首页蚂蚁森林LingBot发布开源数据集，包含6台摄像头拍摄的200万张真实样本，规模达2.7T
3月31日，蚂蚁凌博科技正式开源了大规模RGB-D数据集LingBot-Depth-Dataset。该数据集包含300万对高质量样本，其中200万对来自真实环境，100万对为合成渲染数据。 该数据集总容量达2.71TB，涵盖六款主流深度摄像头的数据，是迄今为止基于真实场景的最大规模开源RGB-D数据集。此次发布将提供更丰富、更真实的数据，以推动具身智能、空间感知和3D视觉领域的研究。
（图：LingBot-Depth-Dataset 的样本示例。从上至下依次为：RGB 图像、传感器原始深度图以及 ground truth 深度图。该数据集同时提供原始深度信息和 ground truth 深度信息，为在真实世界条件下训练和评估模型提供了强有力的支持。）
长期以来，公开的深度数据集一直面临规模有限、真实场景覆盖不足以及依赖单一硬件类型等挑战。许多数据集主要由合成数据构成，在噪声模式、深度缺失和材质表现等方面与真实传感器数据存在显著差距，这阻碍了训练模型的实际部署。
LingBot-Depth-Dataset 通过提供大规模的真实场景数据，有效填补了空间感知领域中的这一数据缺口。 每个样本包含一张RGB图像、一张原始传感器深度图以及一张对应的 ground truth 深度图，可直接用于训练和评估深度估计及深度补全模型。该数据集支持六款主流深度相机——Orbbec 335、335L 以及 Intel RealSense D405、D415、D435、D455，有助于提升模型在不同设备和场景下的泛化能力与评估效果。
Ant Lingbo此前开源的高精度空间感知模型LingBot-Depth，正是以该数据集为核心数据进行训练的。与PromptDA和PriorDA等主流行业方法相比，LingBot-Depth在室内场景中将深度预测误差降低了70%以上，在稀疏深度补全任务中降低了约47%。 该模型部署后，可使商用深度摄像头在透明玻璃、反光表面和逆光等严苛条件下生成更完整、更平滑、更清晰的深度图，且无需任何硬件改装。在某些场景下，其性能可媲美高端工业级深度摄像头。
对于学术和研究机构而言，这一开源项目降低了数据采集与标注的门槛，加速了空间感知技术从研究向实际应用的转化。随着机器人技术和具身智能迅速融入物理环境，基于真实世界数据的大规模高质量数据集将成为推动行业持续进步的关键基础设施。
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