PAD signifie Purpose-driven Affordance Dataset, qui peut être utilisé pour la détection des affordances. Cette tâche fait référence à la perception d’objets dans des images avec un potentiel d’action, ce qui est une capacité importante pour la perception et la manipulation des robots.

L'ensemble de données se compose d'images 4K provenant de 31 catégories d'affordance et de 72 catégories d'objets.