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。
MatPredict 是一个面向材料中心场景理解的合成数据集，主要支持两类任务：从 RGB 图像预测反照率、粗糙度、金属度等材料属性图的逆渲染，以及从 RGB 图像预测材料区域或材料类别的材料分割。
数据包含渲染得到的物体变体，并为样本配对提供 RGB 图像、材料属性图、分割标签、相机变换和元数据。数据集提供两种划分文件：object_disjoint_v1.yaml 让训练、验证、测试集使用不重合的物体身份；variance_disjoint_v1.yaml 让训练、验证、测试集使用不重合的材料或渲染变体。
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
- mit
- 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
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 UMTRI/MatPredict --repo-type dataset --local-dir ./data/umtri-matpredict
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("UMTRI/MatPredict")
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 UMTRI/MatPredict访问 2026-10-26