Die Datensätze der Amazon Robotics Challenge 2017 umfassen zwei Datensätze: Image Matching Dataset und Grasping Dataset.

Image Matching Dataset ist ein kleiner und einfacher Datensatz mit RGB-D-Bildern und Höhenkarten verschiedener Objekte in einem Behälter mit manuell annotierten Saugbereichen und parallelen Kiefergriffen, der beobachtete RGB-D-Bilder und Produktbilder von 61 verschiedenen Objekten enthält: 41 für Training und Tests und 20 nur für Tests.

Der Grasping-Datensatz ist ein Satz von RGB-D-Bildern mit gegriffenen Objekten und repräsentativen Produktbildern von Amazon vor einem grünen Bildschirm, einschließlich zweier Unterdatensätze zum Saugen und zum parallelen Greifen mit den Kiefern.

Beide Datensätze wurden mit einer Intel® RealSense™ SR300 RGB-D-Kamera erfasst. Farbbilder werden als 24-Bit-RGB-PNG gespeichert; Tiefenbilder und Höhenkarten werden als 16-Bit-PNG gespeichert, wobei Tiefenwerte mit einer Genauigkeit von 10 mm gespeichert werden.

Ungültige Tiefe wird auf 0 gesetzt und das Tiefenbild wird mit dem entsprechenden Farbbild ausgerichtet.

Amazon Robotics Challenge 2017 Datasets wurde 2018 von The MCube Lab, Princeton Vision and Robotics veröffentlicht und der Hauptherausgeber war Andy Zeng.