Datasets:

mvdelibas
/

robot-v2-pose

text string
2 0.764062 0.853906 0.090625 0.095312 0.76196 0.85368 2 0.78440 0.85217 2
4 0.417969 0.479687 0.214062 0.196875 0.53551 0.41542 1 0.69734 0.31247 2
2 0.360938 0.415625 0.128125 0.128125 0.36091 0.41811 2 0.36393 0.38254 2
4 0.505469 0.447656 0.198437 0.339062 0.51440 0.43218 2 0.58820 0.29496 2
4 0.313281 0.602344 0.114062 0.448437 0.30761 0.58322 2 0.34785 0.82080 2
2 0.483594 0.137500 0.104688 0.115625 0.48258 0.13993 2 0.49246 0.09435 2
4 0.452344 0.286719 0.201563 0.185938 0.51586 0.33769 2 0.67541 0.46688 2
6 0.171875 0.457813 0.153125 0.165625 0.17879 0.46651 2 0.16108 0.43429 2
12 0.374219 0.447656 0.045312 0.035937 0.46151 0.56033 1 0.56947 0.68862 1
12 0.776563 0.189062 0.109375 0.118750 0.78024 0.20459 2 0.69729 0.08560 1
7 0.578906 0.664844 0.264062 0.404687 0.50619 0.65962 1 0.50268 0.65639 1
8 0.735156 0.341406 0.273438 0.254688 0.73246 0.35739 2 0.73216 0.33609 2
7 0.150000 0.816406 0.300000 0.367188 0.09184 0.84738 2 0.08479 0.84566 2
7 0.406250 0.663281 0.396875 0.407813 0.40368 0.65757 2 0.39879 0.65426 2
9 0.705469 0.074219 0.351562 0.148438 0.70511 0.07958 2 0.87319 0.13049 2
11 0.438281 0.212500 0.092188 0.253125 0.44209 0.20934 2 0.41066 0.09252 2
15 0.521094 0.237500 0.232813 0.196875 0.55773 0.21333 1 0.67321 0.18985 1
14 0.595313 0.128906 0.331250 0.257812 0.60143 0.09015 2 0.60562 0.02106 2
14 0.932813 0.883594 0.134375 0.232813 0.00000 0.00000 0 0.00000 0.00000 0
13 0.363281 0.612500 0.295312 0.312500 0.36782 0.60724 2 0.43986 0.66699 2
15 0.514062 0.359375 0.343750 0.237500 0.52195 0.32396 2 0.57220 0.25285 1
13 0.262500 0.113281 0.296875 0.226562 0.27170 0.08724 2 0.37108 0.11067 2
13 0.043750 0.101562 0.087500 0.146875 0.00000 0.00000 0 0.03351 0.06801 2
4 0.707812 0.432031 0.093750 0.317188 0.70327 0.43936 2 0.73029 0.28139 2
4 0.504687 0.497656 0.309375 0.057813 0.50395 0.49820 2 0.65435 0.50905 2
1 0.285938 0.421875 0.140625 0.071875 0.28613 0.42297 2 0.22586 0.41530 2
2 0.170313 0.500781 0.100000 0.095312 0.17070 0.50117 2 0.16848 0.45489 2
1 0.431250 0.411719 0.112500 0.092188 0.43194 0.41176 2 0.47101 0.42061 2
7 0.125781 0.521094 0.235937 0.235937 0.12918 0.52138 2 0.12531 0.52110 2
8 0.339062 0.550781 0.187500 0.182812 0.34112 0.55638 2 0.33889 0.54958 2
7 0.720313 0.615625 0.178125 0.153125 0.68125 0.66402 1 0.68309 0.66207 1
10 0.616406 0.368750 0.151562 0.200000 0.61589 0.36778 2 0.54870 0.27414 2
11 0.260937 0.831250 0.234375 0.218750 0.25875 0.83423 2 0.36561 0.73641 2
6 0.928906 0.664062 0.142187 0.200000 0.93677 0.66282 2 0.96998 0.74825 2
9 0.785156 0.517188 0.214062 0.115625 0.78628 0.52722 2 0.88503 0.56275 2
7 0.140625 0.359375 0.212500 0.162500 0.14352 0.37855 2 0.14015 0.37404 2
7 0.662500 0.746875 0.312500 0.318750 0.65981 0.74226 2 0.66150 0.74105 2
10 0.609375 0.678906 0.081250 0.310937 0.61798 0.67449 2 0.59571 0.52572 2
13 0.949219 0.859375 0.101562 0.206250 0.00000 0.00000 0 0.00000 0.00000 0
15 0.657813 0.633594 0.312500 0.248438 0.69320 0.55315 1 0.75536 0.45524 1
14 0.787500 0.079687 0.237500 0.159375 0.78962 0.03471 2 0.76865 0.07532 2
15 0.657813 0.549219 0.246875 0.298438 0.71936 0.50415 1 0.81887 0.44684 1
15 0.803906 0.457813 0.392188 0.396875 0.80566 0.44630 2 0.91409 0.57377 2
13 0.511719 0.420312 0.129688 0.168750 0.49946 0.42076 2 0.54381 0.39569 2
14 0.274219 0.250781 0.379688 0.335938 0.29834 0.27732 2 0.28234 0.21508 2
14 0.974219 0.353125 0.051562 0.171875 0.00000 0.00000 0 0.00000 0.00000 0
13 0.316406 0.436719 0.370312 0.342187 0.32187 0.44953 2 0.42646 0.36353 2
4 0.660937 0.281250 0.056250 0.165625 0.65710 0.28837 2 0.67061 0.21098 2
4 0.680469 0.314063 0.026562 0.153125 0.67847 0.31095 2 0.67949 0.38163 2
3 0.599219 0.242969 0.104688 0.089063 0.60160 0.24282 2 0.60095 0.24856 2
5 0.601562 0.642969 0.093750 0.120313 0.60233 0.62744 2 0.63202 0.62018 2
5 0.385937 0.446094 0.109375 0.110937 0.38259 0.43957 2 0.41768 0.42277 2
2 0.485938 0.420312 0.056250 0.056250 0.48516 0.42139 2 0.48479 0.40373 2
9 0.031250 0.334375 0.062500 0.068750 0.00000 0.00000 0 0.05178 0.31258 2
8 0.467969 0.522656 0.170313 0.110937 0.47298 0.51444 2 0.46687 0.55849 2
12 0.195312 0.536719 0.353125 0.057813 0.19995 0.53950 2 0.01834 0.56007 2
7 0.408594 0.443750 0.226562 0.125000 0.41033 0.44921 2 0.40844 0.43927 2
10 0.318750 0.407813 0.028125 0.015625 0.39385 0.43503 1 0.49067 0.46862 1
6 0.817969 0.639062 0.245312 0.212500 0.80707 0.65990 2 0.91522 0.66599 2
8 0.389844 0.648438 0.320312 0.171875 0.38768 0.66121 2 0.39213 0.61561 2
6 0.241406 0.395313 0.114062 0.109375 0.22828 0.39764 2 0.22374 0.35498 2
13 0.382031 0.557813 0.314063 0.337500 0.39042 0.56351 2 0.48283 0.45492 2
14 0.100000 0.464844 0.200000 0.310937 0.00000 0.00000 0 0.00000 0.00000 0
13 0.263281 0.278906 0.192188 0.232813 0.27376 0.28802 2 0.25291 0.24088 2
13 0.510938 0.064062 0.259375 0.128125 0.00000 0.00000 0 0.00000 0.00000 0
15 0.368750 0.521094 0.459375 0.476562 0.37696 0.52034 1 0.48581 0.37226 2
5 0.326562 0.755469 0.175000 0.182812 0.31782 0.74993 2 0.27175 0.80298 2
5 0.550000 0.642188 0.175000 0.162500 0.55026 0.63272 2 0.48534 0.66422 2
1 0.279687 0.448437 0.150000 0.159375 0.28561 0.45420 2 0.26647 0.42233 2
4 0.413281 0.281250 0.157812 0.231250 0.41766 0.27669 2 0.47410 0.18268 2
4 0.310937 0.560156 0.393750 0.064062 0.31444 0.56254 2 0.50520 0.55082 2
1 0.132031 0.660937 0.229687 0.187500 0.13793 0.67235 2 0.08930 0.74758 2
6 0.584375 0.477344 0.212500 0.223438 0.55904 0.46813 2 0.64785 0.50870 2
11 0.120313 0.688281 0.240625 0.129688 0.21336 0.72858 2 0.00000 0.00000 0
7 0.219531 0.398438 0.276562 0.168750 0.26553 0.39626 2 0.26379 0.38379 2
11 0.321875 0.593750 0.084375 0.050000 0.19297 0.53914 1 0.04391 0.46943 1
9 0.567969 0.225781 0.145313 0.082812 0.51292 0.22269 2 0.39180 0.21055 2
9 0.435156 0.307031 0.192188 0.589063 0.43370 0.36821 2 0.49075 0.02410 2
6 0.823438 0.533594 0.253125 0.254688 0.79989 0.54372 2 0.84520 0.45868 2
7 0.487500 0.790625 0.584375 0.418750 0.49246 0.80427 2 0.49488 0.79226 2
9 0.146094 0.529687 0.292187 0.259375 0.04319 0.49650 2 0.00000 0.00000 0
13 0.480469 0.570312 0.195312 0.200000 0.47341 0.56991 2 0.51319 0.62545 2
13 0.628125 0.759375 0.246875 0.268750 0.63002 0.74555 2 0.69321 0.68550 2
15 0.523438 0.546094 0.265625 0.276562 0.52247 0.54382 1 0.58151 0.62217 2
13 0.452344 0.228906 0.220312 0.254688 0.44623 0.23624 2 0.48452 0.31195 2
3 0.627344 0.485156 0.135937 0.092188 0.62571 0.48531 2 0.62563 0.48952 2
1 0.860938 0.584375 0.093750 0.134375 0.86153 0.58283 2 0.86795 0.54791 2
2 0.707031 0.539062 0.085938 0.084375 0.70546 0.53938 2 0.70989 0.50342 2
2 0.182812 0.625000 0.071875 0.068750 0.18263 0.62510 2 0.17515 0.59876 2
2 0.329688 0.528125 0.078125 0.075000 0.32969 0.52953 2 0.32469 0.49736 2
2 0.418750 0.352344 0.081250 0.082812 0.41837 0.35382 2 0.41528 0.31499 2
7 0.467969 0.578906 0.226562 0.195312 0.46798 0.57231 2 0.46728 0.56664 2
9 0.260156 0.532031 0.176563 0.260937 0.26539 0.54710 2 0.19755 0.41876 2
11 0.329688 0.542969 0.100000 0.160938 0.32118 0.53417 2 0.28179 0.47105 2
15 0.546875 0.513281 0.315625 0.314063 0.53520 0.49972 2 0.62160 0.60005 2
13 0.528125 0.957031 0.250000 0.085938 0.00000 0.00000 0 0.00000 0.00000 0
14 0.229687 0.300000 0.209375 0.193750 0.22795 0.29674 2 0.24751 0.32325 2
14 0.042969 0.139063 0.085938 0.137500 0.03837 0.13995 2 0.01219 0.15856 2
14 0.276562 0.153906 0.253125 0.157812 0.28777 0.16786 2 0.30551 0.17128 2
14 0.428125 0.282031 0.206250 0.239063 0.43467 0.28736 2 0.40739 0.26530 2

End of preview. Expand in Data Studio

Robot v2 - Anahtar nokta (pose): tutma noktası + eksen ucu (simülasyon)

Fizik simülasyonunda üretilmiş 20,000 sahne, 23 sınıf, 134,439 nesne örneği. Etiketler elle değil, simülatörün segmentasyon maskesinden otomatik çıkar. Yalnızca simülasyon verisidir; gerçek kamera veya robotla sınanmamıştır.

Yöntem

Üretici: uret_v2.py (pybullet, TinyRenderer, 640x640). Her görüntü tek bir tohumdan üretilir; bölümler ayrık tohum aralıklarındadır (sahne indeksi = tohum: train 0-4799 ve 6000-17199, val 4800-5399 ve 17200-18599, test 5400-5999 ve 18600-19999; ortak tohum: 0).
Nesneler rastgele yükseklikten düşürülüp 320 fizik adımı yerleşir; 1-3 kümede toplanır, bu yüzden yığılma ve örtülme oluşur. Etiket için bir nesnenin en az 100 piksellik en büyük bağlı bileşeni gerekir.
Sahne aileleri ({'masa': 5500, 'mutfak': 5500, 'depo': 5500, 'dis': 3500} görüntü; ilk 6.000 sahne masa/mutfak/depo eşit, sonraki 14.000 sahne dört aile eşit): masa (v1'in 6 ilkel şekli: kutu, silindir, top, disk, cubuk, prizma), mutfak (tezgâh: fincan, tabak, kase, sise, kasik, catal, bicak; dönel/ekstrüze prosedürel mesh), depo (zemin, palet/koli yığınları: koli, kasa, palet; prosedürel mesh), dis (açık hava iş sahası: asfalt/çim/kaldırım/toprak zemin; huni, kova, cop_kovasi, sandik, saksi, merdiven, hortum ve palet; prosedürel mesh).
Kamera: üstten (%30), eğik (%25), bilek kamerası (%45; yakın mesafe, geniş görüş açısı, rastgele eğim; bu görüntülerin %60'ında tutucu parmakları görüntüde ve nesneleri örter). Gerçekleşen dağılım: {'bilek': 8826, 'ust': 6128, 'egik': 5046}.
Ayrıca bazı sahneler çok karanlık veya aşırı parlaktır (düşük ışık ve rastgele ışık); bu bilinçli çeşitlilik, ancak model için zor örnek üretir.
Işık: rastgele yön, renk sıcaklığı (nötr/sıcak/soğuk), ortam/yayılım katsayısı, gölge; ayrıca parlaklık, gürültü, bulanıklık, vinyet, düşük ışık (%15).
Yüzeyler ve arka duvar: ambientCG CC0 dokuları (aşağıda), masa ailesinde ayrıca prosedürel gürültü dokusu.
Görev etiketi: YOLO-pose: sınıf cx cy w h kx1 ky1 v1 kx2 ky2 v2, kpt_shape: [2, 3], flip_idx: [0, 1] (yatay çevirme kullanma: eksen ucu seçimi görüntü sağına bağlı olabilir)
Bölümler: train 16000 / val 2000 / test 2000 görüntü; nesne: 107461 / 13530 / 13448.

Sınıflar ve örnek sayıları

sınıf	örnek
koli	15065
cubuk	8241
fincan	8066
kutu	8047
disk	7877
prizma	7856
palet	7783
kasa	7427
silindir	6829
kase	6364
tabak	6322
kasik	6248
sise	5936
top	5648
bicak	4241
catal	4204
sandik	3296
huni	3071
kova	3063
saksi	2445
cop_kovasi	2374
hortum	2356
merdiven	1680

Anahtar noktaların tanımı

tutma noktası: nesnenin geometrik merkezinin (gövde orijini) görüntüye izdüşümü. Kutu, çubuk, koli gibi dolu nesnelerde ağırlık merkezidir; içi boş nesnelerde (fincan, kasa, kase) boşluğun ortasında kalabilir, bu durumda görünürlük 1 olur.
eksen ucu: nesnenin asal ekseninin bir ucunun izdüşümü. Eksen: kutu/çubuk/koli/palet için en uzun kenar; silindir, disk, prizma, fincan, tabak, kase, şişe, kasa için simetri/açıklık ekseni; kaşık, çatal, bıçak için sap-uç ekseni; top için dünya yukarısı. Uç seçimi: fincan, tabak, kase, kasa, silindir, disk, prizma için açık/üst yüz; şişe için ağız; kaşık/çatal/bıçak için baş/uç; kutu, çubuk, koli, palet için dünyada daha yüksek uç (yatıyorsa görüntüde daha sağdaki uç); top için en üst nokta. Görünürlük bayrağı: 2 = nokta çevresinde (5x5) nesnenin maskesi var, 1 = görüntü içinde ama başka nesne/iç boşluk arkasında, 0 = görüntü dışında (x=y=0).

CC0 varlıklar (varlik/manifest.json)

Yalnızca aşağıdaki dokular indirildi (toplam ~78 MB, 1K JPG renk haritası). Lisans metni docs.ambientcg.com/license adresinde ve her varlık sayfasında (2026-11-08) doğrulandı: "CC0 1.0 Universal". Üçüncü taraf 3B model yoktur; tüm nesneler prosedüreldir.

Wood049 (tezgah-ahsap) - lisans: CC0 1.0 Universal (https://docs.ambientcg.com/license/); indirme: https://ambientcg.com/get?file=Wood049_1K-JPG.zip; 6.8 MB
Concrete034 (beton-depo-zemin) - lisans: CC0 1.0 Universal (https://docs.ambientcg.com/license/); indirme: https://ambientcg.com/get?file=Concrete034_1K-JPG.zip; 3.7 MB
Marble006 (tezgah-mermer) - lisans: CC0 1.0 Universal (https://docs.ambientcg.com/license/); indirme: https://ambientcg.com/get?file=Marble006_1K-JPG.zip; 4.7 MB
Cardboard004 (karton-koli) - lisans: CC0 1.0 Universal (https://docs.ambientcg.com/license/); indirme: https://ambientcg.com/get?file=Cardboard004_1K-JPG.zip; 6.0 MB
Tiles074 (tezgah-fayans) - lisans: CC0 1.0 Universal (https://docs.ambientcg.com/license/); indirme: https://ambientcg.com/get?file=Tiles074_1K-JPG.zip; 3.7 MB
Metal032 (metal-raf) - lisans: CC0 1.0 Universal (https://docs.ambientcg.com/license/); indirme: https://ambientcg.com/get?file=Metal032_1K-JPG.zip; 3.7 MB
Asphalt026A (dis-asfalt) - lisans: CC0 1.0 Universal (https://docs.ambientcg.com/license/); indirme: https://ambientcg.com/get?file=Asphalt026A_1K-JPG.zip; 9.2 MB
Grass004 (dis-cim) - lisans: CC0 1.0 Universal (https://docs.ambientcg.com/license/); indirme: https://ambientcg.com/get?file=Grass004_1K-JPG.zip; 11.0 MB
PavingStones070 (dis-kaldirim) - lisans: CC0 1.0 Universal (https://docs.ambientcg.com/license/); indirme: https://ambientcg.com/get?file=PavingStones070_1K-JPG.zip; 9.0 MB
Ground037 (dis-toprak) - lisans: CC0 1.0 Universal (https://docs.ambientcg.com/license/); indirme: https://ambientcg.com/get?file=Ground037_1K-JPG.zip; 10.6 MB

Eğitim / ölçüm

Bu set için eğitim yapılmadı: a hosted platform'in içe aktarma yolu (YOLO-pose ve COCO keypoints ile denendi) anahtar noktaları saklamıyor (YOLO-pose satırı çokgen olarak yanlış okunuyor, COCO keypoints yalnızca kutuya düşüyor), bu yüzden bu set a hosted platform'e yüklenmedi ve orada pose eğitimi açılamadı. Etiket biçimi ultralytics yolo pose train ile doğrudan kullanılabilir biçimdedir (kpt_shape [2, 3], flip_idx [0, 1]); eğitim bu depoda yapılmadı, bir pose doğruluk değeri bildirilmiyor.

Sınırlar

Yalnızca simülasyon; gerçek kamera, gerçek ışık, lens bozulması, yansıma ve robot üzerinde sınanmadı. Sentetik skorlar gerçek dünyaya aktarılamayabilir.
Nesneler geometrik/prosedürel; gerçek fincan, tabak ve koli çeşitliliğini temsil etmez. Kasa ve palet çarpışma gövdesi dolu (dışbükey zarf) olduğundan nesneler içine girmez, üzerine oturur.
Işık, gölge ve doku TinyRenderer kalitesindedir (gerçek zamanlı olmayan fotogerçekçilik yok); bazı sahneler aşırı parlak veya karanlık olabilir.
Yalnızca bir kamera iç parametre kümesi aralığı; derinlik bilgisi bu sette yok.
Bölüt/OBB etiketleri parçalanmış maskede yalnızca en büyük parçayı kapsar; örtülen nesnelerin görünmeyen kısmı etiketlenmez.

Hugging Face dizin düzeni

Hugging Face dizin başına 10.000 dosya sınırı koyduğu için eğitim bölümü iki dizine bölünmüştür: images/train + images/train2 (etiketler labels/train + labels/train2). data.yaml içinde train: [images/train, images/train2] yazılıdır; Ultralytics etiket dizinini görüntü yolundan türetir, ek ayar gerekmez.

Yeniden üretim

uret_v2.py -> paketle_v2.py (etiket yazımı + denetim). Denetim sonucu (sorunlu etiket: 0, ortak tohum: 0) denetim_v2.json içindedir.

English summary

Synthetic robotics dataset (keypoints: grasp point + axis end, YOLO-pose format), 20,000 images, 23 classes, rendered with pybullet in three scene families (tabletop primitives, kitchen counter, warehouse pallets/cartons/totes) with overhead, oblique and wrist-camera views, clutter, occlusion and varied lighting. Labels come automatically from the simulator segmentation mask. Textures: a small set of CC0 ambientCG textures (manifest included, licence verified on the source site); all object meshes are procedural. Simulation only: not tested on a real camera or robot. Trained and checked on a hosted training platform (see Turkish section for metrics). Private until the owner publishes it.