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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: step
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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:
|
| - name: train
|
| num_bytes: 4659084052
|
| num_examples: 41766
|
| - name: val
|
| num_bytes: 997852785
|
| num_examples: 8950
|
| - name: test
|
| num_bytes: 1000162888
|
| num_examples: 8949
|
| download_size: 2062217741
|
| dataset_size: 6657099725
|
| configs:
|
| - config_name: default
|
| data_files:
|
| - split: train
|
| path: data/train-*
|
| - split: val
|
| path: data/val-*
|
| - split: test
|
| path: data/test-*
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| license: cc-by-4.0
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| pretty_name: MFCAD++ (25-class, full STEP)
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| tags:
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| - smart-manufacturing
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| - cad
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| - brep
|
| - machining-features
|
| - step
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| extra_gated_fields:
|
| Name: text
|
| Affiliation: text
|
| Intended use: text
|
| extra_gated_prompt: Released for research use; access granted manually. State your
|
| name, affiliation, and intended use.
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| # MFCAD++ — 加工特征识别 · 原始 STEP（25 类）
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| MFCAD++（Hierarchical CADNet, Colligan et al., 英国女王大学 QUB）：
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| **59,665** 个 STEP(B-rep) 实体模型 + 每个面的加工特征类别标签。已转为团队统一 7 字段 SFT schema。
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| > **按庞威裁决上传原始 dataset 本身**（"需要 render 的先把原始数据传上来，渲染他来想办法"）。
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| > 本库是**原始 STEP，无图像**；渲染由团队后续统一处理。
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| ## 🔴 与 `mfcad_original` 不是一个数据集（别混）
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| 组织里已有 [`mfcad_original`](https://huggingface.co/datasets/AI4Manufacturing/mfcad_original)（MFCAD 原版，**16 类**，15,488 个）。
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| **本库是 MFCAD++，25 类、59,665 个**，是 MFCAD 的扩展版，两者标签体系都不同。故仓库名取 `mfcadpp`。
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| ⚠ 连发行 zip 的文件名都在挖坑：下载得到的叫 `MFCAD_dataset.zip`（没有 ++），装的却是
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| `MFCAD++_dataset/` —— **它就是 MFCAD++**，落盘时勿与 16 类原版 MFCAD 混淆。
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| ## 🔴 面序契约：`annot` 的索引是 STEP 文本序，不是 OCC 遍历序
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| `annot` / `metadata.face_labels` / `metadata.face_label_names` 的索引
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| **= ADVANCED_FACE 实体在 STEP 文件文本里的出现顺序（0..N-1）**。
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| 这**不是** pythonocc `TopologyExplorer(shape).faces()` 的遍历顺序 —— 而官方标注管线和
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| 所有 baseline（Hierarchical CADNet 等）用的是后者，两个顺序**不保证一致**。
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| 需要按 OCC 序对齐的下游：`metadata.face_entity_ids` 存了每个面的 STEP 实体号
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| （`#325 = ADVANCED_FACE(...)` 里的 `325`，与 `annot` 同序），用它把文本序映射回你自己的解析序。
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| `metadata.face_index_semantics` 里也写明了这一契约。
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| ## 标签怎么来的（有官方依据，已实测校验）
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| - **每个面的类别号明文写在 STEP 的 `ADVANCED_FACE` 里**：例如 `#325 = ADVANCED_FACE('8',...)` 里的 `'8'`
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| 就是该面的类别号。官方 readme 原文：*"these labels can easily be extracted from the STEP files"*。
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| - ⚠ 这点与 MFCAD 原版**不同**：MFCAD 的 Name 是面 ID，还要再查一层标签数组；MFCAD++ 只有一层，
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| 照搬 MFCAD 的重排修法反而会引入错误。
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| - **类别名映射取自发行包内 `feature_labels.txt`（权威 25 类表，0..24）**；转换器每次运行都会把该文件
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| 原文打印出来与硬编码表人工核对（运行时校验）。
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| - 已实测校验：600 个随机抽样、**0 个无面、0 个越界、标签严格落在 0..24**；抽样标签并与官方 h5
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| **逐位交叉验证一致**。
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| - 转换时逐模型断言「可解析标签数 == 文件里 `ADVANCED_FACE` 总数」：Name 为空/非数字的面不会被静默
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| 吞掉（官方生成管线正是在这种面上整模型静默跳过的），对不上的模型整个剔除并记账。
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| ## 发行包里有什么（转换器运行时清点）
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| - 发行包除 STEP、readme、`feature_labels.txt`、`train/val/test.txt` 清单和 `h5_structure.h5`（结构说明文件）
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| 外，**还带 `hierarchical_graphs/` 下预计算的层次图 h5**（2026-08-14 实测确认；早前"不含现成训练 h5"的说法已更正）。
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| **本库只上传 STEP 几何 + 逐面标签，这些 h5 不入库**；也可自己用官方 hierarchical-brep-graphs 仓库生成，
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| 且该生成脚本有已知的丢样本/重样本 bug（batch 边界丢一个模型、超限单图写两遍、无名面整模型静默跳过），
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| 自己生成的 h5 凑不满官方数量。
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| - 官方 h5 里的 `idx` 是**跨全部 split 的全局累计终点偏移**，不是本 split 内的行号。
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| - 本次转换实际清点到的非 STEP 文件：`test_MFCAD++.h5`, `training_MFCAD++.h5`, `val_MFCAD++.h5`, `readme.txt`, `MFCAD++_machining_features.jpg`, `h5_structure.txt`, `test.txt`, `train.txt`, `val.txt`, `feature_labels.txt`。转换器每次运行都重新清点并断言
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| （若出现预期外的全量 h5 会直接报错），本节即运行时校验结果。
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| ## 评测口径（引用数字前先看这节）
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| - 官方指标是**逐面 micro 准确率**（正确面数/总面数，全测试集所有面汇总，不是逐模型平均）；
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| 作者**明确拒绝 mIoU**（稀有类会把 mIoU 抬虚），拿 IoU 类数字与原文对比不可比。
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| 原文口径（thesis Table 7.11，MFCAD++ 测试集）：Hierarchical CADNet (Edge) **97.63%**、
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| (Adj) **97.23%**、PointNet++ **85.88%**、DGCNN **85.98%**。
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| - 数据里含**拓扑损坏的 STEP**。本库未做几何校验，**按原样收录**（与论文同总体）。
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| AAGNet 团队专门做过清洗（crosscheck_MFCADPP.py），清洗后 train/val/test 都变小 ——
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| 所以 AAGNet 系列论文里的数字跑在**清洗后子集**上，与上面的 97.63% **不可直接对比**。
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| ## 数据说明
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| - **总数口径**：发行包自带 readme 与 QUB 发行页一致 —— train **41,766** / val **8,950** / test **8,949**
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| 共 **59,665**；论文/thesis 里常被引用的 **59,655** 与发行包不符（是错的）。
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| 本库实收 train **41,766** / val **8,950** / test **8,949**，转换时已逐 split 断言与发行包口径一致
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| （运行时校验，对不上不上传）。
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| - **官方划分按发行包 `train/val/test.txt` 三个清单文件烘焙**（不靠路径猜），每个 STEP 都在且只在一个
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| 清单里（转换时断言）。
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| - 每模型面数（本次转换全量实算）：min **6** / 中位 **30** / max **86**
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| （thesis 口径：平均约 30 面）。
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| - **25 个类**：Chamfer, Through hole, Triangular passage, Rectangular passage, 6-sided passage, Triangular through slot, Rectangular through slot, Circular through slot, Rectangular through step, 2-sided through step, Slanted through step, O-ring, Blind hole, Triangular pocket, Rectangular pocket, 6-sided pocket, Circular end pocket, Rectangular blind slot, Vertical circular end blind slot, Horizontal circular end blind slot, Triangular blind step, Circular blind step, Rectangular blind step, Round, Stock
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| - 面标签分布（前 8）：
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| | 类别 | 面数 |
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| |---|---|
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| | `Stock` | 401,040 |
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| | `6-sided passage` | 150,517 |
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| | `6-sided pocket` | 148,932 |
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| | `Rectangular pocket` | 112,889 |
|
| | `Circular end pocket` | 106,547 |
|
| | `Rectangular passage` | 101,199 |
|
| | `Triangular pocket` | 87,449 |
|
| | `Triangular passage` | 74,792 |
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| ## Schema
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| `query`（分类提示，含 25 个类名 + 面序契约与输出条数要求） · `step`（STEP 原文） · `image`（**null** —— 需渲染） ·
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| `annot`（`{面序号: 类名}` JSON —— **键是 STEP 文本序**，见上面的面序契约） · `reasoning`（null） ·
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| `cate`=`B` / `task`=`T-B4`（与 `mfcad_D01_TB4` / `fcad_D03_TB4` / `mfcad_original` 同属加工特征识别族） ·
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| `metadata`（`model_id`、`split`、`n_faces`、**`face_labels`**、**`face_label_names`**、**`face_entity_ids`**、
|
| `n_advanced_face_total`、**`face_index_semantics`**、`features_present`、`label_source`）
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| ## Load
|
| ```python
|
| from datasets import load_dataset
|
| ds = load_dataset("AI4Manufacturing/mfcadpp")
|
| ```
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| _Gated — request access; granted manually._
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| ## Provenance / 复现
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| - 源：https://pure.qub.ac.uk/en/datasets/mfcad-dataset-dataset-for-paper-hierarchical-cadnet-learning-from/
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| （`MFCAD_dataset.zip`，1,615,810,586 字节，内含 `MFCAD++_dataset/` —— 实为 MFCAD++，见上）
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| DOI [10.17034/d1fec5a0-8c10-4630-b02e-b92dc81df823](https://doi.org/10.17034/d1fec5a0-8c10-4630-b02e-b92dc81df823)
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| - 复现：源站有 Cloudflare 人机验证挡自动下载，需**浏览器手动**下 `MFCAD_dataset.zip` 放进
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| `FORGE_DATASETS_SUB`，再 `python mfcadpp/convert_mfcadpp.py` —— 脚本会核对字节数
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| （common/fetch.py）并做上述全部运行时校验；原始数据不入库，一条命令从零重建。
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| - 论文：Colligan, A.R., Robinson, T.R., Nolan, D.C., Hua, Y., Cao, W.
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| *Hierarchical CADNet: Learning from B-Reps for Machining Feature Recognition.* Computer-Aided Design.
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| - 许可：**CC BY**（发行页 "Licence: CC BY"）。我们是研究用途，请引用上游。
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