BuildingWorld：面向城市基础模型的结构化三维建筑数据集
计算机视觉与模式识别
2025-11-11 v1
摘要
随着数字孪生成为现代城市转型的核心，准确且结构化的三维建筑模型作为高保真、可更新城市表征的关键使能者而出现。这些模型支撑着多种应用，包括能耗建模、城市规划、自主导航和实时推理。尽管三维城市建模近期取得了进展，但大多数基于学习的模型是在建筑风格多样性有限的建筑数据集上训练的，这严重削弱了它们在异构城市环境中的泛化能力。为了解决这一局限性，我们提出了 BuildingWorld，一个全面且结构化的三维建筑数据集，旨在弥合风格多样性上的差距。它涵盖了来自地理和建筑风格多样地区的建筑——包括北美、欧洲、亚洲、非洲和大洋洲——为城市规模的基础建模和分析提供了一个具有全球代表性的数据集。具体而言，BuildingWorld 提供了约五百万个从不同来源收集的 LOD2 建筑模型，并附有真实和模拟的机载激光雷达点云。这使得对三维建筑重建、检测和分割的综合研究成为可能。引入了虚拟城市模型 Cyber City，以实现具有定制化和结构化多样点云分布的无限训练数据的生成。此外，我们提供了专为建筑重建定制的标准化评估指标，旨在促进大规模视觉模型和基础模型在结构化三维城市环境中的训练、评估和比较。
引用
@article{arxiv.2511.06337,
title = {BuildingWorld: A Structured 3D Building Dataset for Urban Foundation Models},
author = {Shangfeng Huang and Ruisheng Wang and Xin Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.06337},
year = {2025}
}