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Bowie375
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FoldNet

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3D
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English
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1K<n<10K
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3d
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Dataset card Data Studio Files
xet
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Duplicate
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The dataset generation failed
Error code:   DatasetGenerationError
Exception:    TypeError
Message:      Couldn't cast array of type
struct<edge_max_z: double, edge_width: double, boundary_dx: double, boundary_dense_n: int64, interior_num: struct<front: int64, back: int64>, hood_opt_cfg: struct<final_z: double, y_offset: double, z_count: int64, rc: double, kc: double, cutoff_r: double, damping: double, xyzc: list<item: double>>, l_corner: list<item: double>, r_corner: list<item: double>, l_leg_o: list<item: double>, r_leg_o: list<item: double>, l_leg_i: list<item: double>, r_leg_i: list<item: double>, crotch: list<item: double>, top_ctr_f: list<item: double>, top_ctr_b: list<item: double>, l_tc_co: list<item: null>, r_tc_co: list<item: null>, l_co_lo: list<item: list<item: double>>, r_co_lo: list<item: list<item: double>>, l_lo_li: list<item: null>, r_lo_li: list<item: null>, l_li_cr: list<item: list<item: double>>, r_li_cr: list<item: list<item: double>>>
to
{'edge_max_z': Value('float64'), 'edge_width': Value('float64'), 'boundary_dx': Value('float64'), 'boundary_dense_n': Value('int64'), 'interior_num': {'front': Value('int64'), 'back': Value('int64'), 'leftf': Value('int64'), 'leftb': Value('int64'), 'rightf': Value('int64'), 'rightb': Value('int64'), 'hood': Value('int64')}, 'hood_opt_cfg': {'final_z': Value('float64'), 'y_offset': Value('float64'), 'z_count': Value('int64'), 'rc': Value('float64'), 'kc': Value('float64'), 'cutoff_r': Value('float64'), 'damping': Value('float64'), 'xyzc': List(Value('float64'))}, 'l_collar': List(Value('float64')), 'r_collar': List(Value('float64')), 'neck_b': List(Value('float64')), 'neck_f': List(Value('float64')), 'l_shoulder': List(Value('float64')), 'r_shoulder': List(Value('float64')), 'l_armpit': List(Value('float64')), 'r_armpit': List(Value('float64')), 'l_corner': List(Value('float64')), 'r_corner': List(Value('float64')), 'spine_bottom_f': List(Value('float64')), 'spine_bottom_b': List(Value('float64')), 'l_sleeve_top': List(Value('float64')), 'r_sleeve_top': List(Value('float64')), 'l_sleeve_bottom': List(Value('float64')), 'r_sleeve_bottom': List(Value('float64')), 'l_nf_cl': List(List(Value('float64'))), 'r_nf_cl': List(List(Value('float64'))), 'l_nb_cl': List(List(Value('float64'))), 'r_nb_cl': List(List(Value('float64'))), 'l_cl_sh': List(List(Value('float64'))), 'r_cl_sh': List(List(Value('float64'))), 'l_sh_st': List(Value('null')), 'r_sh_st': List(Value('null')), 'l_st_sb': List(Value('null')), 'r_st_sb': List(Value('null')), 'l_sb_ar': List(Value('null')), 'r_sb_ar': List(Value('null')), 'l_sh_ar': List(Value('null')), 'r_sh_ar': List(Value('null')), 'l_ar_cn': List(Value('null')), 'r_ar_cn': List(Value('null')), 'l_cn_bt': List(Value('null')), 'r_cn_bt': List(Value('null')), 'hood_top': List(Value('float64')), 'l_co_ht': List(List(Value('float64'))), 'r_co_ht': List(List(Value('float64')))}
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1887, in _prepare_split_single
                  writer.write_table(table)
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 675, in write_table
                  pa_table = table_cast(pa_table, self._schema)
                             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2272, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                         ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2224, in cast_table_to_schema
                  cast_array_to_feature(
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 1795, in wrapper
                  return pa.chunked_array([func(chunk, *args, **kwargs) for chunk in array.chunks])
                                           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/table.py", line 2092, in cast_array_to_feature
                  raise TypeError(f"Couldn't cast array of type\n{_short_str(array.type)}\nto\n{_short_str(feature)}")
              TypeError: Couldn't cast array of type
              struct<edge_max_z: double, edge_width: double, boundary_dx: double, boundary_dense_n: int64, interior_num: struct<front: int64, back: int64>, hood_opt_cfg: struct<final_z: double, y_offset: double, z_count: int64, rc: double, kc: double, cutoff_r: double, damping: double, xyzc: list<item: double>>, l_corner: list<item: double>, r_corner: list<item: double>, l_leg_o: list<item: double>, r_leg_o: list<item: double>, l_leg_i: list<item: double>, r_leg_i: list<item: double>, crotch: list<item: double>, top_ctr_f: list<item: double>, top_ctr_b: list<item: double>, l_tc_co: list<item: null>, r_tc_co: list<item: null>, l_co_lo: list<item: list<item: double>>, r_co_lo: list<item: list<item: double>>, l_lo_li: list<item: null>, r_lo_li: list<item: null>, l_li_cr: list<item: list<item: double>>, r_li_cr: list<item: list<item: double>>>
              to
              {'edge_max_z': Value('float64'), 'edge_width': Value('float64'), 'boundary_dx': Value('float64'), 'boundary_dense_n': Value('int64'), 'interior_num': {'front': Value('int64'), 'back': Value('int64'), 'leftf': Value('int64'), 'leftb': Value('int64'), 'rightf': Value('int64'), 'rightb': Value('int64'), 'hood': Value('int64')}, 'hood_opt_cfg': {'final_z': Value('float64'), 'y_offset': Value('float64'), 'z_count': Value('int64'), 'rc': Value('float64'), 'kc': Value('float64'), 'cutoff_r': Value('float64'), 'damping': Value('float64'), 'xyzc': List(Value('float64'))}, 'l_collar': List(Value('float64')), 'r_collar': List(Value('float64')), 'neck_b': List(Value('float64')), 'neck_f': List(Value('float64')), 'l_shoulder': List(Value('float64')), 'r_shoulder': List(Value('float64')), 'l_armpit': List(Value('float64')), 'r_armpit': List(Value('float64')), 'l_corner': List(Value('float64')), 'r_corner': List(Value('float64')), 'spine_bottom_f': List(Value('float64')), 'spine_bottom_b': List(Value('float64')), 'l_sleeve_top': List(Value('float64')), 'r_sleeve_top': List(Value('float64')), 'l_sleeve_bottom': List(Value('float64')), 'r_sleeve_bottom': List(Value('float64')), 'l_nf_cl': List(List(Value('float64'))), 'r_nf_cl': List(List(Value('float64'))), 'l_nb_cl': List(List(Value('float64'))), 'r_nb_cl': List(List(Value('float64'))), 'l_cl_sh': List(List(Value('float64'))), 'r_cl_sh': List(List(Value('float64'))), 'l_sh_st': List(Value('null')), 'r_sh_st': List(Value('null')), 'l_st_sb': List(Value('null')), 'r_st_sb': List(Value('null')), 'l_sb_ar': List(Value('null')), 'r_sb_ar': List(Value('null')), 'l_sh_ar': List(Value('null')), 'r_sh_ar': List(Value('null')), 'l_ar_cn': List(Value('null')), 'r_ar_cn': List(Value('null')), 'l_cn_bt': List(Value('null')), 'r_cn_bt': List(Value('null')), 'hood_top': List(Value('float64')), 'l_co_ht': List(List(Value('float64'))), 'r_co_ht': List(List(Value('float64')))}
              
              The above exception was the direct cause of the following exception:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1342, in compute_config_parquet_and_info_response
                  parquet_operations, partial, estimated_dataset_info = stream_convert_to_parquet(
                                                                        ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 907, in stream_convert_to_parquet
                  builder._prepare_split(split_generator=splits_generators[split], file_format="parquet")
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1736, in _prepare_split
                  for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
                                               ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/builder.py", line 1919, in _prepare_split_single
                  raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e
              datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the dataset

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cfg
dict
triangulation
dict
meta
dict
{ "edge_max_z": 0.0904095495910241, "edge_width": 0.11357759060237921, "boundary_dx": 0.015, "boundary_dense_n": 10000, "interior_num": { "front": 2000, "back": 2000, "leftf": 150, "leftb": 150, "rightf": 150, "rightb": 150, "hood": 1000 }, "hood_opt_cfg": { "final_z": -0.04, "y_offset": 0, "z_count": 200, "rc": 1, "kc": 10, "cutoff_r": 0.14, "damping": 1, "xyzc": [ 1, 1, 2 ] }, "l_collar": [ -0.07185689236450037, 0.3137706299432407 ], "r_collar": [ 0.07185689236450037, 0.3137706299432407 ], "neck_b": [ 0, 0.245375268291708 ], "neck_f": [ 0, 0.283890069551365 ], "l_shoulder": [ -0.2991990868950023, 0.2557113918440332 ], "r_shoulder": [ 0.2991990868950023, 0.2557113918440332 ], "l_armpit": [ -0.2946598121178402, 0.058353712462329094 ], "r_armpit": [ 0.2946598121178402, 0.058353712462329094 ], "l_corner": [ -0.2798563217835027, -0.38372870111978397 ], "r_corner": [ 0.2798563217835027, -0.38372870111978397 ], "spine_bottom_f": [ 0, -0.36567405600100533 ], "spine_bottom_b": [ 0, -0.36567405600100533 ], "l_sleeve_top": [ -0.4806413976659673, 0.2049060894767559 ], "r_sleeve_top": [ 0.4806413976659673, 0.2049060894767559 ], "l_sleeve_bottom": [ -0.4396959947909633, 0.058676696737743866 ], "r_sleeve_bottom": [ 0.4396959947909633, 0.058676696737743866 ], "l_nf_cl": [ [ -0.03592844618225018, 0.29385025634865686 ] ], "r_nf_cl": [ [ 0.03592844618225018, 0.29385025634865686 ] ], "l_nb_cl": [ [ -0.03592844618225018, 0.26817372217555224 ] ], "r_nb_cl": [ [ 0.03592844618225018, 0.26817372217555224 ] ], "l_cl_sh": [ [ -0.1788064143590038, 0.28729485791190307 ] ], "r_cl_sh": [ [ 0.1788064143590038, 0.28729485791190307 ] ], "l_sh_st": [], "r_sh_st": [], "l_st_sb": [], "r_st_sb": [], "l_sb_ar": [], "r_sb_ar": [], "l_sh_ar": [], "r_sh_ar": [], "l_ar_cn": [], "r_ar_cn": [], "l_cn_bt": [], "r_cn_bt": [], "hood_top": [ 0, 0.5256720142050195 ], "l_co_ht": [ [ -0.08072263281815151, 0.3939843095395545 ], [ -0.058105721095109794, 0.4880194872253744 ] ], "r_co_ht": [ [ 0.08072263281815151, 0.3939843095395545 ], [ 0.058105721095109794, 0.4880194872253744 ] ] }
{ "success": true, "keypoint_idx": { "l_shoulder": [ 0, 2170, 4389, 4587 ], "l_collar": [ 16, 2186, 5134 ], "neck_f": [ 22 ], "r_collar": [ 28, 2200, 5168 ], "r_shoulder": [ 44, 2216, 4738, 4936 ], "r_armpit": [ 58, 2230, 4772, 4970 ], "r_corner": [ 88, 2260 ], "spine_bottom_f": [ 107 ], "l_corner": [ 126, 2298 ], "l_armpit": [ 156, 2328, 4355, 4553 ], "neck_b": [ 2193, 5175 ], "spine_bottom_b": [ 2279 ], "l_sleeve_bottom": [ 4365, 4563 ], "l_sleeve_top": [ 4376, 4574 ], "r_sleeve_top": [ 4751, 4949 ], "r_sleeve_bottom": [ 4762, 4960 ], "hood_top": [ 5151 ] }, "boundary_idx": { "front": [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 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FoldNet Dataset

Teaser Image

Project Page Paper Github Code

FoldNet is a high-fidelity synthetic dataset featuring over 4,000 unique meshes across four distinct garment categories. Designed to support a wide range of downstream applications—including robotic folding and cloth manipulation—FoldNet provides physically plausible geometries paired with photorealistic textures.

🔑 Key Features

  • Diverse Cloth Categories: including tshirt, trousers, vest and hoodie.
  • High Quality Mesh:
    • Watertight and manifold meshes.
    • No self-intersections.
    • Configurable resolution with adjustable vertex density and face sizing.
  • Diverse and Realistic Textures: High-quality textures procedurally generated via Stable-Diffusion-3.5
  • Rich Annotation:
    • Automatically labeled manipulable keypoints for robotic interaction.
    • Pre-computed UV mapping for seamless texturing.
  • Highly Scalable: A robust procedural framework capable of generating an infinite variety of plausible garment shapes.

🔥 Get started

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git lfs install

# When prompted for a password, use an access token with write permissions.
# Generate one from your settings: https://huggingface.co/settings/tokens
git clone https://huggingface.co/datasets/Bowie375/FoldNet

# If you want to clone without large files - just their pointers
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://huggingface.co/datasets/Bowie375/FoldNet

🗂️ Dataset Structure

Under mesh directory, we provide raw cloth meshes with default texture:

mesh
├── tshirt_sp                                  # category
│   ├── 0
│   │   ├── mesh.obj                           # generated mesh
│   │   ├── mesh.key.obj                       # the same mesh with keypoints marked red
│   │   ├── mesh_info.json                     # the configurations of the mesh, like edge length and keypoint index
│   │   ├── material.mtl
│   │   ├── material.png                       # default texture
│   ├── 1
│   │   └── ...
│   ├── ...
├── trousers
│   ├── ...
├── vest_close
│   ├── ...
├── hooded_close
│   ├── ...

🛠️ Dataset Creation

FoldNet features a fully automated end-to-end data generation pipeline. Our framework procedurally synthesizes garment geometries, applies AI-driven texturing, and generates ground-truth annotations without human intervention.

For technical implementation details, source code, and step-by-step instructions to reproduce the dataset, please visit the FoldNet GitHub Repository.

📅 TODO List

  • [2026.2] Released: 4k synthetic 3D garment assets (across 4 cloth categories). The directory is mesh.
  • To be released: textured cloth data.

Citation 

@article{11359673,
  author={Chen, Yuxing and Xiao, Bowen and Wang, He},
  journal={IEEE Robotics and Automation Letters}, 
  title={FoldNet: Learning Generalizable Closed-Loop Policy for Garment Folding via Keypoint-Driven Asset and Demonstration Synthesis}, 
  year={2026},
  volume={},
  number={},
  pages={1-8},
  keywords={Clothing;Geometry;Imitation learning;Annotations;Trajectory;Training;Synthetic data;Pipelines;Grasping;Filtering;Bimanual manipulation;deep learning for visual perception;deep learning in grasping and manipulation},
  doi={10.1109/LRA.2026.3656770}}
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