3DRealCar_Toolkit

xiaobiaoduApache-2.0活跃维护

提供真实场景下 360 度环视的 RGB-D 汽车数据集，配套 3D 重建与高斯泼溅工具，用于车辆三维建模研究和评测。

[ICCV2025] 3DRealCar: An In-the-wild RGB-D Car Dataset with 360-degree Views

暂无版本206star13fork同步于 2026-11-07 07:30 UTC

3D重建汽车数据集高斯泼溅 RGB-D 360度环视

对比 GitHub 官网 3d-car 3d-reconstruction gaussian-splatting

怎么上手

由 README 提炼，执行前请确认

原文

git clone https://github.com/xiaobiaodu/3DRealCar_Toolkit.git

硬件要求按 README 说明

README 未说明

下载：源码 zip·GitHub Releases（安装包）本站不镜像安装包

项目说明

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ICCV2025 开源的大规模真实车辆 RGB-D 数据集，提供 360 度环视图像与点云，用于三维车辆重建研究

提供真实场景下 360 度环视的 RGB-D 汽车数据集，配套 3D 重建与高斯泼溅工具，用于车辆三维建模研究和评测。

核心能力

提供密集采集的 RGB-D 图像与点云
每辆车含 360 度环视视角
首个提供 3D 车辆解析图标注的数据集
Apache-2.0 许可，允许免费商用
附带 data_preprocess 数据预处理代码

容易踩的坑

数据集需从项目页 download 页面单独下载，不在仓库内；使用前需参考 data_preprocess 目录中的代码进行预处理

内容由模型根据 README 生成，可能不完整或不准确，以官方文档为准。看原文 README

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3DRealCar: An In-the-wild RGB-D Car Dataset with 360-degree Views

Project page | Paper

Free Commercial Usage

3DRealCar dataset is allowed commercial usage for free. The dataset license is Apache-2.0.

😮 Highlights

Our 3DRealCar is the first large-scale 3D real car dataset containing both densely captured RGB-D images and point clouds.
This dataset is the first to provide 3D car parsing map annotations.

🚩 Updates

Welcome to watch 👀 this repository for the latest updates.

✅ [2024.6.10] : We have released our paper, 3DRealCar on arXiv.

✅ [2024.6.10] : Release project page.

✅ [2024.8.13] : Code is realeased.

✅ [2024.8.15] : We are releasing our dataset. You can download our dataset in the project page.

✅ [2025.1.21] : Release 3DRealCar dataset download page.

How to use

Please refer to our code data_preprocess

✏️ Citation

If you find our paper and code useful in your research, please consider giving a star :star: and citation :pencil:.

@article{du20243drealcar,
  title={3DRealCar: An In-the-wild RGB-D Car Dataset with 360-degree Views},
  author={Du, Xiaobiao and Sun, Haiyang and Wang, Shuyun and Wu, Zhuojie and Sheng, Hongwei and Ying, Jiaying and Lu, Ming and Zhu, Tianqing and Zhan, Kun and Yu, Xin},
  journal={arXiv preprint arXiv:2406.04875},
  year={2024}
}