外观
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概述
这套数据集的采集方式、多模态结构、存储格式与适用任务。
DexCanvas 是面向灵巧操作的右手—物体交互数据集，包含完整右手轨迹、物体位姿和逐帧接触信息。每个 Parquet 行是一条轨迹，并共享同一时间轴；相机图像以完整 Raw trajectory 级别关联，发布方不声称轨迹第 i 帧与图像第 i 帧一一对应。
数据规模为 111,857 条轨迹、55,442,683 帧和 96,484,004 条接触记录，覆盖 32 个 action_label 操作原语和 22 类物体。数据还包含 21,079 个去重的双相机采集、22,212,754 张 JPEG、8 个右手 MANO 形状身份及对应 28-DoF 浮动基 URDF，以及每类物体的米制规范网格。
仓库提供 train Parquet 分片、WebDataset 兼容图像归档、轨迹到采集的索引、手和物体运动学资产、校验文件，以及本地 Rerun 回放工具。回放器可通过 URDF 正向运动学重建手部链接几何，并显示物体网格、手关节、接触点和接触力箭头。许可为 ODbL v1.0。
关键规格与模态
数据规模、传感器模态、标注层级、存储格式及 Hugging Face Hub 下载热度。
- 总时长
- 513.36h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 111857
- 采集方式
- 仿真
- 开源协议
- odbl
- 传感器模态
- 视频图像状态观测
- 标注粒度
- 动作轨迹状态观测
- 存储格式
- Parquet
数据下载与加载代码
通过 Hugging Face CLI 或 LeRobot Dataset API 直接读取帧序列与动作标签。
# 使用 Hugging Face CLI 下载数据集
huggingface-cli download Dex-GEM/DexCanvas --repo-type dataset --local-dir ./data/dex-gem-dexcanvas
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("Dex-GEM/DexCanvas")
print(f"Episodes: {dataset.num_episodes}, Frames: {dataset.num_frames}")关联采集机型与策略模型
采集或适配该数据集的机器人本体，以及可在其上训练/评估的 VLA 与控制策略模型。
尚未收录关联机型或引用它的模型。
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- Hugging Face datasets Dex-GEM/DexCanvas访问 2026-10-21