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。
LingBot-Depth Dataset 是一个自建 RGB-D 数据集，用于训练 LingBot-Depth 这种 masked depth modeling 方法。每个样本包含 RGB 图像、原始传感器深度和 ground truth 深度；深度以毫米为单位，存为 16-bit PNG，总体大小为 2.71 TB。
数据由 RobbyReal、RobbyVla、RobbySim 和 RobbySimVal 组成，总计 3,019,200 个样本。RobbyReal 来自多台 RGB-D 相机采集的真实室内场景；RobbyVla 来自两个机器人平台上的 VLA（Vision-Language-Action）机器人操作任务；RobbySim 为两个相机视角 object_view 与 rrt_view 的仿真渲染数据，并提供仿真验证划分。文件包括 color/RGB JPG、gtdepth 深度 PNG、rawdepth 原始深度 PNG，以及相机内参文本；许可为 CC BY-NC-SA 4.0。
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。
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- apache-2.0
- 传感器模态
- 三维
- 标注粒度
- 三维标注
- 存储格式
- Parquet
暂未公开或待收录：总时长 · 演示轨迹数 (Episodes)
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 robbyant/mdm_depth --repo-type dataset --local-dir ./data/robbyant-mdm-depth
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("robbyant/mdm_depth")
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 robbyant/mdm_depth访问 2026-10-27