ReCo：一个用于居住社区布局规划的数据集

布局规划在建筑与城市设计领域至关重要。在承载城市功能的各类基本单元中，居住社区对支撑人类生活起着重要作用。因此，居住社区布局规划一直备受关注，并且自深度学习出现、促进自动化布局生成与空间模式识别以来，受到了特别关注。然而，研究界普遍受困于居住社区布局基准或高质量数据集的不足，这阻碍了数据驱动方法在居住社区布局规划上的进一步探索。数据集的缺乏主要源于大规模真实世界居住数据获取与长期专家筛选的困难。为解决这些问题并推进面向智慧城市发展中各类智能空间设计与分析应用的基准数据集，我们引入了居住社区布局规划（ReCo）数据集，这是迄今为止首个也是最大的与真实世界社区相关的开源矢量数据集。ReCo 数据集以多种数据格式呈现，包含 37,646 个居住社区布局方案，覆盖 598,728 栋带高度信息的住宅建筑。ReCo 可便捷地适配于居住社区布局相关的城市设计任务，例如生成式布局设计、形态模式识别与空间评估。为验证 ReCo 在自动化居住社区布局规划中的效用，进一步将两种基于生成对抗网络（GAN）的生成模型应用于该数据集。我们期望 ReCo 数据集能激发智能设计及更广泛领域更多创造性且实用的工作。ReCo 数据集发布于：https://www.kaggle.com/fdudsde/reco-dataset。