This dataset is available for academic research use only. Access to the full dataset is granted only after manual review by the maintainers. The public repository includes the dataset description and sample data only. / 本データセットは学術研究用途に限り利用可能です。完全版データセットへのアクセスは、管理者による手動審査の後に許可されます。公開リポジトリには、データセットの説明およびサンプルデータのみを掲載しています。

Please provide your affiliation, institutional email address, purpose of use, and agreement to the terms. / 所属、大学等のメールアドレス、利用目的、および利用条件への同意を記入してください。

Residential Impression Dataset for Multi-Unit Housing

Overview

The Residential Impression Dataset for Multi-Unit Housing is a dataset for research on the visual impression of residential environments.

It contains 9,936 on-site images collected from 100 multi-unit residential complexes in the Kanto region of Japan. Each image is annotated with eight impression attributes:

Safety
Comfort
Openness
Appearance
Cleanliness
Deterioration
Vitality
Livability

The dataset is intended for research on impression prediction, subjective scene understanding, and other computer vision tasks related to residential environments.

Access

This dataset is available for academic research use only.

The public repository includes:

dataset description
sample data

Access to the full dataset is granted only upon request and manual approval.

Conditions of Use

Academic research use only
No commercial use
No redistribution
Citation required

Dataset Details

Region: Kanto, Japan
Number of residential complexes: 100
Number of images: 9,936
Image type: on-site photographs
Target domain: multi-unit residential complexes
Main scene categories: building exteriors, entrances, vegetation, plazas, parking areas, bicycle parking areas, garbage collection areas, and other shared spaces

Annotation

Each image is rated on a five-point scale for the eight attributes listed above.

The final score for each attribute is obtained by aggregating ratings from multiple crowd workers.

Data Collection

The images were collected on site from residential complexes in Japan.

The dataset includes not only building facades but also shared spaces and management-related elements that are difficult to capture adequately using street-view imagery alone.

Example Samples

The following table shows example images and corresponding metadata.

Building ID	Filename	Category	Safety	Comfort	Openness	Appearance	Cleanliness	Deterioration	Vitality	Livability
b-001	3.jpg	Building	3.04	3.18	2.58	2.80	3.56	3.34	2.66	2.82
b-002	2.jpg	Building	3.54	3.84	4.10	3.76	4.12	3.90	3.22	3.38
b-002	14.jpg	Bicycle Parking	2.78	2.86	2.60	2.58	2.98	2.80	2.88	2.42

Intended Uses

This dataset is intended for:

academic research on residential impression prediction
benchmarking of computer vision models
analysis of subjective visual perception in residential environments
applied research on housing management and communication

Out-of-Scope Uses

This dataset is not intended for:

commercial product development
service deployment
decision-making about specific individuals
redistribution to third parties
use beyond the approved research purpose

Limitations

Please note the following limitations:

The dataset is specific to Japan and may not generalize directly to other countries or housing contexts.
The labels are based on subjective human impressions and may reflect demographic or cultural biases.
Outdoor conditions such as season, lighting, weather, and incidental objects may affect impressions.
The dataset focuses on multi-unit residential complexes and does not cover all housing types.

License and Terms

This dataset is distributed under a custom academic-use license.

Use of the dataset is limited to academic research purposes. Commercial use and redistribution are not permitted. Users must comply with the access conditions described in this repository and in the approval process.

Citation

If you use this dataset, please cite the associated paper.

@article{masuda2026rid,
  title={A Residential Impression Dataset for Visual Evaluation of Multi-Unit Residential Complexes},
  author={Masuda, Shuntaro and Morita, Shuhei and Okawa, Masaki and Aoyama, Shigeki and Mishra, Sourav and Kanegae, Yu and Zhang, Yiwei and Yamasaki, Toshihiko},
  journal={IEEE Access},
  year={2026}
}

日本語 / Japanese

概要

Residential Impression Dataset for Multi-Unit Housing は、住宅環境に対する視覚的印象の研究を目的としたデータセットです。

日本の関東地方にある100団地から収集した9,936枚の現地撮影画像で構成されており、各画像には以下の8つの印象属性が付与されています。

Safety（安全性）
Comfort（快適性）
Openness（開放感）
Appearance（見た目）
Cleanliness（清潔感）
Deterioration（劣化感）
Vitality（活気）
Livability（住みやすさ）

本データセットは、印象予測、主観的シーン理解、住宅環境に関するコンピュータビジョン研究などへの利用を想定しています。

利用方法

本データセットは 学術研究用途に限り利用可能 です。

公開リポジトリには、以下のみを掲載しています。

データセットの説明
サンプルデータ

完全版データセット へのアクセスは、申請および管理者による手動承認 を通じて許可されます。

利用条件

学術研究用途に限定
商用利用不可
再配布不可
利用時は引用が必要

データセット詳細

対象地域: 関東地方
団地数: 100
画像数: 9,936
画像種別: 現地撮影写真
対象領域: 集合住宅・団地環境
主なカテゴリ: 建物外観、エントランス、植栽、広場、駐車場、自転車置場、ごみ置場、その他の共用空間

アノテーション

各画像は、上記8属性について5段階で評価されています。

各属性の最終スコアは、複数のクラウドワーカーによる評価を集約して算出しています。

データ収集

画像は日本国内の住宅団地において現地撮影されました。

建物外観だけでなく、共用空間や管理状態に関わる要素も含まれており、これらはストリートビュー画像のみでは十分に捉えにくいものです。

サンプル

以下に、サンプル画像と対応するメタデータを示します。

Building ID	Filename	Category	Safety	Comfort	Openness	Appearance	Cleanliness	Deterioration	Vitality	Livability
b-001	3.jpg	Building	3.04	3.18	2.58	2.80	3.56	3.34	2.66	2.82
b-002	2.jpg	Building	3.54	3.84	4.10	3.76	4.12	3.90	3.22	3.38
b-002	14.jpg	Bicycle Parking	2.78	2.86	2.60	2.58	2.98	2.80	2.88	2.42

想定される利用

本データセットは、以下のような用途を想定しています。

住宅印象予測に関する学術研究
コンピュータビジョンモデルのベンチマーク
住宅環境における主観的視覚印象の分析
住宅管理や情報発信に関する応用研究

想定していない利用

本データセットは、以下の用途を想定していません。

商用製品開発
サービス運用
特定個人に関する意思決定
第三者への再配布
承認された研究目的を超える利用

制約

以下の点に留意してください。

本データセットは 日本の住宅団地 を対象としており、他国や他の住宅類型にそのまま一般化できるとは限りません。
ラベルは 人間の主観的印象 に基づくため、属性や文化的背景に由来するバイアスを含む可能性があります。
季節、照明、天候、偶発的な写り込みなどの屋外撮影条件が印象に影響する可能性があります。
対象は 集合住宅・団地環境 であり、すべての住宅形態を含むものではありません。

ライセンスと利用条件

本データセットは、独自の学術利用ライセンス のもとで配布されます。

利用は学術研究用途に限られます。商用利用および再配布は認められません。利用者は、本リポジトリおよびアクセス承認プロセスで示された条件に従う必要があります。

引用

本データセットを利用する場合は、対応する論文を引用してください。

@article{masuda2026rid,
  title={A Residential Impression Dataset for Visual Evaluation of Multi-Unit Residential Complexes},
  author={Masuda, Shuntaro and Morita, Shuhei and Okawa, Masaki and Aoyama, Shigeki and Mishra, Sourav and Kanegae, Yu and Zhang, Yiwei and Yamasaki, Toshihiko},
  journal={IEEE Access},
  year={2026}
}

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