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arkit_labelmaker

labelmaker/arkit_labelmaker

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上游访问：公开 本站服务：可咨询 内容检查：AI 辅助整理并检查 许可证：bsd 上游版本：87a118e858bc

中文简介

labelmaker/arkit_labelmaker 是 labelmaker 在 Hugging Face 发布的数据集仓库，当前卡片主要关联图像分割。本站固定记录上游版本 87a118e858bc，同步到 10097 个文件，文件元数据合计 586.69 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“bsd”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 labelmaker/arkit_labelmaker 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
labelmaker/arkit_labelmaker 是 labelmaker 在 Hugging Face 发布的数据集仓库，当前卡片主要关联图像分割。本站固定记录上游版本 87a118e858bc，同步到 10097 个文件，文件元数据合计 586.69 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“bsd”。

【适用方向】
适合评估视觉感知、分割、检测或三维场景处理任务。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分，避免只依据仓库名称判断数据质量。

【版本与规格】
固定版本：87a118e858bc。 任务标签：图像分割。 语言字段：en。 数据集卡名称：arkit_labelmaker。 规模分类：1K<n<10K。 上游页面记录的最近更新时间：2025-03-25。

【文件信息】
上游 API 返回 10097 个文件，文件元数据合计 586.69 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.txt 49 个、.ply 48 个、.json 1 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：Training/41048093/point_lifted_mesh.ply（220.82 MB）；Training/41007548/point_lifted_mesh.ply（205.02 MB）；Training/40958737/point_lifted_mesh.ply（201.97 MB）。 仓库文件较多，本站仅保存前 100 条文件元数据；完整清单请查看上游仓库。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 586.69 GB。仅按下载、解压和临时文件估算，建议至少预留约 704.03 GB 可用磁盘；实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本，正式处理前应以完整文件清单重新测算。

【使用边界】
许可证显示为“bsd”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

ARKit Labelmaker: A New Scale for Indoor 3D Scene Understanding [[arxiv]](https://arxiv.org/abs/2410.13924) [[website]](https://labelmaker.org/) [[checkpoints]](https://huggingface.co/labelmaker/PTv3-ARKit-LabelMaker) [[code]](https://github.com/cvg/LabelMaker) We complement ARKitScenes dataset with dense semantic annotations that are automatically generated at scale. This produces the first large-scale, real-world 3D dataset with dense semantic annotations. Training on this auto-generated data, we push forward the state-of-the-art performance on ScanNet and ScanNet200 with prevalent 3D semantic segmentation models.

公开页仅展示原文摘录；完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合评估视觉感知、分割、检测或三维场景处理任务。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分，避免只依据仓库名称判断数据质量。

规模与格式

固定版本：87a118e858bc。 任务标签：图像分割。 语言字段：en。 数据集卡名称：arkit_labelmaker。 规模分类：1K<n<10K。 上游页面记录的最近更新时间：2025-03-25。

文件说明

上游 API 返回 10097 个文件，文件元数据合计 586.69 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.txt 49 个、.ply 48 个、.json 1 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：Training/41048093/point_lifted_mesh.ply（220.82 MB）；Training/41007548/point_lifted_mesh.ply（205.02 MB）；Training/40958737/point_lifted_mesh.ply（201.97 MB）。 仓库文件较多，本站仅保存前 100 条文件元数据；完整清单请查看上游仓库。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

  • .gitattributes408.31 KB
  • metadata.json3.37 KB
  • README.md860 B
  • Training/40753679/labels.txt3.25 MB
  • Training/40753679/point_lifted_mesh.ply75.80 MB
  • Training/40753686/labels.txt3.30 MB
  • Training/40753686/point_lifted_mesh.ply76.41 MB
  • Training/40776203/labels.txt8.48 MB
  • Training/40776203/point_lifted_mesh.ply172.44 MB
  • Training/40776204/labels.txt6.36 MB
  • Training/40776204/point_lifted_mesh.ply131.61 MB
  • Training/40777060/labels.txt7.84 MB

文件较多，本页只展示前 12 项；完整信息以上游仓库为准。

硬件建议

仓库文件元数据合计 586.69 GB。仅按下载、解压和临时文件估算，建议至少预留约 704.03 GB 可用磁盘；实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本，正式处理前应以完整文件清单重新测算。

注意事项

许可证显示为“bsd”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。

获取、校验与交付

咨询此资源时只需发送本页链接或资源准确全称。橙子AI科技会继续核对版本、文件与类型、README资料卡、许可证和访问条件，并在合法访问权限、许可证及平台规则允许的前提下，协助海内外下载、完整性校验及网盘或硬盘交付；本官网本身不托管或下载资源文件。

第三方资源声明

本页面为橙子AI科技基于固定版本上游卡片整理的中文信息与服务说明，不代表资源作者或平台官方页面。实际许可、访问和使用条件以上游原文为准。