Luxar 演示数据集：宽松许可（CC-BY、CC0、公有领域）

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.23524429

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 1.45 GB。

数据说明

为Luxar预计算的演示数据集，Luxar是一个用于在浏览器中编译和可视化任意大小nD科学场景的系统。这些文件计算成本高昂（GPU拟合，某些情况下需要数小时），因此托管于此，以使软件仓库保持小巧且可安装。每个文件都是衍生品：高斯泼溅拟合、抽稀的细节层次结构或提取的点目录。它们均非原始源图像。上游来源按数据集在下方引用，本记录的用户除引用本记录外，还应引用上游来源。许可 本记录汇集了上游许可允许署名再分发的数据集：CC BY 4.0、CC0 1.0和美国联邦公有领域。本记录带有单一的CC BY 4.0标记，因为Zenodo允许每条记录一个许可，而CC BY是该集合中限制性最强的；单个文件的有效许可为下方针对该文件所列的许可。采用ShareAlike条款的数据集保存在单独的记录中，因为ShareAlike在衍生后仍然有效，否则会污染本记录。

如何使用这些文件 每个文件都是一个 .gsplats.zarr.zip 或 .zarr.zip 归档文件，Luxar 演示套件在首次运行时获取并缓存到 ~/.cache/luxar/<dataset>/ 下。要直接获取其中一个： from luxar.demos import ensure_dataset paths = ensure_dataset(“gsplats_kidney”) # 下载、校验并返回路径 要在查看器中打开其中一个而无需编写代码： luxar gsplat view <file>.gsplats.zarr.zip luxar demo # 浏览使用这些文件的每个演示 每个文件都在 data_manifest.json 中通过 SHA-256 固定，获取辅助函数在使用前会校验校验和；不匹配的下载会被隔离而不是返回。 高斯泼溅文件是如何生成的 每个源体数据都在 GPU 上使用 Luxar gsplat 流水线（ luxar gsplat fit ）进行拟合。这些是为可视化和交互式探索而构建的有损表示；它们不能替代源影像在质量上的地位。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。