SAM 3D Artist Objects（SA-3DAO）是由 Meta Superintelligence Labs 于 2026 年 6 月发布的 3D 网格配对的数据集，相关论文成果为 SAM 3D: 3Dfy Anything in Images，旨在评估真实场景下物体形状与布局的三维重建算法性能，广泛用于图像转三维物体算法的性能测试、模型优化与计算机视觉领域的相关研究工作。 该数据集包含 1,000 组真实图像与专业艺术家手工制作的三维网格配对数据。数据集覆盖大型建筑、动物、日用品、稀有物件等多类物体，区分公开测试样本与竞赛专用样本。

数据集构成:

• 测试集：100 对图像 / 掩码与 3D 物体配对，用于模型开发与验证
• 竞赛集：900 对 3D 物体配对，作为基准测试保留

Citation

@article{sam3d3dfyimages,
title={SAM 3D: 3Dfy Anything in Images},
author={SAM 3D Team and Xingyu Chen
and Fu-Jen Chu and Pierre Gleize
and Kevin J Liang and Alexander Sax
and Hao Tang and Weiyao Wang
and Michelle Guo and Thibaut Hardin
and Xiang Li and Aohan Lin and Jiawei Liu
and Ziqi Ma and Anushka Sagar and Bowen Song
and Xiaodong Wang and Jianing Yang and Bowen Zhang
and Piotr Dollár and Georgia Gkioxari
and Matt Feiszli and Jitendra Malik},
year={2025},
eprint={2511.16624},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV},
url={https://arxiv.org/abs/2511.16624},
}