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| dataset_info:
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| features:
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| - name: query
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| dtype: string
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| - name: cadquery
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| dtype: string
|
| - name: image
|
| dtype: string
|
| - name: annot
|
| dtype: string
|
| - name: reasoning
|
| dtype: string
|
| - name: cate
|
| dtype: string
|
| - name: task
|
| dtype: string
|
| - name: metadata
|
| dtype: string
|
| splits:
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| - name: train
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| num_bytes: 1418730528
|
| num_examples: 981865
|
| - name: val
|
| num_bytes: 1405574
|
| num_examples: 982
|
| download_size: 282756578
|
| dataset_size: 1420136102
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| configs:
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| - config_name: default
|
| data_files:
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| - split: train
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| path: data/train-*
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| - split: val
|
| path: data/val-*
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| pretty_name: CAD-Recode (CadQuery programs; point cloud not stored)
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| extra_gated_prompt: Released for research use; access granted manually. State your
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| name, affiliation, and intended use.
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| tags:
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| - smart-manufacturing
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| - cad
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| - cadquery
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| - code-generation
|
| - point-cloud
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| extra_gated_fields:
|
| Name: text
|
| Affiliation: text
|
| Intended use: text
|
| license: cc-by-nc-4.0
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| # CAD-Recode — CadQuery 代码（源任务：点云 → 代码，但点云不入库）
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| CAD-Recode v1.5，转成团队统一 7 字段 SFT schema。**982,847** 个样本
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| （train **981,865** / val **982**）。
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| ⚠ split 口径：**val 是同一个程序化生成器产出的同分布 holdout，只能当训练监控，不是 benchmark**；
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| 本数据集**自己不带 test split**，论文的评测全在外部数据集上（DeepCAD / Fusion360 / CC3D）。
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| 另外 val 文件编号到 999 但只有 982 个（有缺号），别拿序号当 ID。
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| ## 这个数据集里到底有什么
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| 源库里**只有 CadQuery 程序**（982,847 个 `.py`，平均约 **386 字节**/个 ——
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| 运行时实测：解压总字节 ÷ 文件数），没有别的。
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| **点云不预存** —— 它是执行这段代码、从生成的实体上采样出来的
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| （构造链路：exec 代码 → tessellate(0.001, 0.1) → trimesh sample_surface(8192) → FPS 降到 256 点）。所以：
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| | 列 | 装什么 |
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| |---|---|
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| | `annot` / `cadquery` | 一段可执行的 CadQuery 程序 —— 这就是 ground truth |
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| | `query` | 固定任务提示（**只承诺代码生成，不承诺点云输入** —— 样本里没有点云） |
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| | `image` | **null** —— 源库没有图，也没有预存点云；**不是我们删的** |
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| | `reasoning` | **null** —— 源数据本身没有推理内容 |
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| | `metadata` | `split` · `model_id` · `batch`（train 分 100 个 batch 目录）· `path` · `n_chars` · `n_bytes` · **`has_input: false`**（这条样本缺输入，下游按此过滤）· `input_pipeline`（点云构造链路）· `decode_replaced` |
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| **硬约束：最终实体必须赋给变量 `r`** —— 官方所有下游代码写死 `globals()['r'].val()`
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| （demo.ipynb、cadrille 的 cadrecode2mesh.py、evaluate.py）。没赋给 `r`，整条链路**静默失败**
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| （下游转换是 `except: pass`，不报错，只会凭空少样本）。
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| **版本与量程**：v1.5 的表面点坐标量化在 **−100..100**、最小分辨率 1 单位；
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| 旧版 v1 是 **±50**（且点云 6 维带法向、按 z 排序）。**两版不兼容，别混用**，用错尺度差 2 倍。
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| 注意**代码里的数值字面量不全是整数**（实样本有 `-16.5`、`-77/2` 这种半整数和未求值表达式），
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| 按「全是整数」写校验或量化后处理会误杀合法样本。
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| 运行时校验：UTF-8 解码需替换非法字节的文件数 = **0**（正常应为 0）。
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| ## 标签质量
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| **强** —— CadQuery 代码是程序生成的精确真值，没有标注误差。
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| ⚠ 但有一个评测上的坑：**同一个形状可以有多份合法程序**，所以**不能用「代码逐字匹配」来打分**，
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| 要用几何指标（Chamfer 距离 / IoU）。具体口径（官方 evaluate.py）：
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| - **CD**：GT mesh 与预测 mesh **各采 8192 点**，双向最近邻**平方**距离取均值再相加，报告值 **×10³**；
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| - 评测前预测 mesh 会被**重新归一化**（减 bbox 中心、除以最大边长、平移到 [0,1]），**绝对尺寸不计分**；
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| - 只写一句「用 Chamfer / IoU」是复现不出论文数字的。
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| ## 许可
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| **CC BY-NC 4.0（非商用）**。本仓库仅供研究使用；**商用前须经法务确认，NC 条款不因研究用途自动豁免**。
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| 按团队口径在此标注并署名：数据版权归上游作者，请引用上游（见 Provenance）。
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| ## Load
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| ```python
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| from datasets import load_dataset
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| ds = load_dataset("AI4Manufacturing/cad_recode")
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| ```
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| _Gated — request access; granted manually._
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| ## Provenance
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| - 源：https://huggingface.co/datasets/filapro/cad-recode-v1.5 （v1.5；另有旧版 `filapro/cad-recode`，量程/维度不同，不兼容）
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| - 论文：CAD-Recode: Reverse Engineering CAD Code from Point Clouds
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| - 许可：CC BY-NC 4.0
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