1. CubiCasa5K
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规模：5 000 张真实楼盘平面图
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标注：SVG 多边形，80+ 类别（墙、门、窗、家具等）；官方划分 train/val/test = 4200/400/400
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特点：目前最大、最丰富的栅格平面图片集；分辨率 430×485 ~ 6316×14304 px；支持多任务（检测、分割、3D 重建）
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应用：房间/元素检测、墙体分割、2D→3D 重建、机器人仿真（iGibson 已集成）
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地址：
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GitHub 官方
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OpenDataLab 镜像
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2. SESYD（Synthetic Floor-plan SYmbol Dataset）
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规模：1 000 张 合成 矢量平面图（100 layout × 10 符号排列）
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标注：自动生成，含门、窗、家具等 100 类符号的像素级 mask
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特点：背景干净、符号位置/旋转/遮挡可控，适合 符号检测/识别 算法快速验证；图像尺寸统一 3215×2064 px
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应用：符号定位、OCR、图神经网络、文档图像理解
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地址：作者主页/ Kaggle 镜像
3. CVC-FP（Computer Vision Center - Floor Plan）
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规模：122 张扫描平面图
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标注：4 个子类别（墙纹理不同）；提供元素边界框与像素级 mask
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特点：早期小规模基准，用于 图形符号识别 研究；图像风格差异大，考验模型鲁棒性
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应用：符号检测、纹理分类、鲁棒性测试
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地址：论文或 CVC 官网发布页面（可在找到原始引用）
4. ROBIN
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规模：510 张真实/扫描平面图
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标注：符号级边界框，用于 检索与识别 任务
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特点：含多种绘图风格与噪声，强调 实例检索 性能评估
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应用：符号检索、少样本学习、图-文对齐
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地址：同上，在的综述表格中列出，可依据论文 DOI 获取原始链接
选型速览
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要大样本、真实场景、多任务 → CubiCasa5K
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要合成可控、符号检测 baseline → SESYD
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要小规模快速实验、纹理鲁棒 → CVC-FP
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要符号检索/少样本研究 → ROBIN