# mv3dpt-datasets

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/datasets/ethz-vlg-mv3dpt-datasets
> 所属分类：datasets | 最近核验日期：2026-03-19 | 技术层级：L6

## 核心摘要

ethz-vlg 在 Hugging Face 发布的机器人数据集。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L6"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/datasets/ethz-vlg/mv3dpt-datasets"}] |
| `updated` | 2026-03-19 |
| `modalities` | ["视频", "图像", "状态观测"] |
| `annotation_levels` | ["动作轨迹", "状态观测"] |
| `formats` | ["Parquet"] |
| `license` | other |
| `collection` | teleop |
| `hub_id` | ethz-vlg/mv3dpt-datasets |
| `hub_stats` | {"downloads": 9712, "likes": 3, "as_of": "2026-10-27"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/datasets/ethz-vlg/mv3dpt-datasets"] |

## 技术详解与生态说明

该数据集仓库发布了与 Multi-View 3D Point Tracking 工作配套的训练和评测数据，用于基准测试多视角 3D 点跟踪。相关方法面向动态场景中的任意点跟踪，使用多个相机视角、已知相机位姿，以及传感器获取或估计的多视角深度来预测 3D 对应关系。

仓库提供三个预处理数据集：MV-Kubric 是从单视角 Kubric 改造成多视角设置的合成训练集；Panoptic Studio 用于真实世界活动评测，包括 basketball、juggling 和 toy play，共 10 个序列；DexYCB 用于真实世界手-物交互评测，共 10 个序列。数据解压后约 72 GB。

这些数据用于 MVTracker 模型，可在满足 GitHub 仓库中描述的最小依赖后通过 PyTorch Hub 直接尝试。许可和使用条款需参考这些预处理版本所来源的原始数据集。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face datasets ethz-vlg/mv3dpt-datasets](https://huggingface.co/datasets/ethz-vlg/mv3dpt-datasets)