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ikea_asm

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Hugging Face2026-08-03 更新2026-08-04 收录
官方服务:

资源简介:

IKEA ASM (RGB mirror) 数据集是原始 IKEA ASM 数据集的 RGB 视频镜像版本。原始数据集旨在通过动作、物体和姿态理解人类组装家具的过程。该镜像仅包含 RGB 视频流及其官方辅助文件,不包括深度或姿态数据、模型或训练配置。数据集包含四个家具类别:Kallax_Shelf_Drawer、Lack_Coffee_Table、Lack_Side_Table 和 Lack_TV_Bench。每个类别由三个 RGB 摄像头视角(dev1、dev2、dev3)录制,视频以未压缩的 AVI 格式存储于 tar 归档文件中。数据集还提供动作注释(如 gt_action.npy、gt_segments.json)、相机校准参数以及动作列表、官方训练/测试分割索引等工具文件。所有归档文件均提供 SHA-256 校验和及清单文件。该数据集适用于视频分类、动作识别、家具组装过程分析等计算机视觉任务。使用时需遵循上游数据集的许可条款并引用相关论文。

IKEA ASM (RGB mirror) dataset is an RGB video mirror version of the original IKEA ASM dataset. The original dataset aims to understand the process of humans assembling furniture through actions, objects, and poses. This mirror contains only RGB video streams and their official auxiliary files, excluding depth or pose data, models, or training configurations. The dataset includes four furniture categories: Kallax_Shelf_Drawer, Lack_Coffee_Table, Lack_Side_Table, and Lack_TV_Bench. Each category is recorded from three RGB camera views (dev1, dev2, dev3), with videos stored in uncompressed AVI format in tar archives. The dataset also provides action annotations (e.g., gt_action.npy, gt_segments.json), camera calibration parameters, and utility files such as action lists and official train/test split indices. All archives include SHA-256 checksums and manifest files. This dataset is suitable for computer vision tasks like video classification, action recognition, and furniture assembly process analysis. Users must comply with the upstream datasets license terms and cite the relevant papers.

创建时间:
2026-07-31
原始信息汇总

数据集概述

该数据集为 IKEA ASM (RGB mirror) 数据集,是公开 IKEA ASM 数据集中 RGB 部分的重传镜像。它保留了源归档的类别/视角组织结构,并包含使用 RGB 视频所需的官方标注、校准和分割文件。该数据集不包含模型检查点、提取的特征、项目代码或训练配置,属于纯数据镜像。

数据集布局

数据集包含四个家具类别,每个类别均提供三个 RGB 摄像机视角:

类别 视角
Kallax_Shelf_Drawer dev1, dev2, dev3
Lack_Coffee_Table dev1, dev2, dev3
Lack_Side_Table dev1, dev2, dev3
Lack_TV_Bench dev1, dev2, dev3

每个 RGB 归档为未压缩的 tar 文件,命名为 ikea_asm_RGB_<Category>_<View>.tar。解压后路径示例:Lack_Side_Table/<scan>/dev3/images/scan_video.avi。tar 文件包含原始 RGB AVI 视频流,可根据应用需求选择下载单个视角或某类别全部三个视角的归档。

仓库文件

文件 用途
ikea_asm_RGB_<Category>_<View>.tar 单个类别和视角的 RGB 视频
action_annotations.zip 包含 gt_action.npygt_segments.jsonikea_annotation_db_full
camera_params.zip RGB/深度摄像机标定文件
utility_files.zip 动作列表、官方训练/测试分割索引和标定资产
MANIFEST.tsv 归档类别、视角、文件数和负载大小
SHA256SUMS 全部 12 个 tar 文件和 3 个 ZIP 文件的 SHA-256 校验和

三个辅助归档保持独立,便于仅需视频的用户避免不必要下载。

下载方式

可通过 Hugging Face CLI 下载。例如下载单个视角归档:

bash hf download NeqCene/ikea_asm ikea_asm_RGB_Lack_Side_Table_dev3.tar --repo-type dataset --local-dir . tar -xf ikea_asm_RGB_Lack_Side_Table_dev3.tar

下载某类别全部视角时需显式列出三个归档。下载辅助文件(标注、标定、分割)时需下载三个 ZIP 文件并解压。

校验方式

SHA256SUMS 覆盖仓库中所有归档。只下载部分文件时,可使用 sha256sum -c SHA256SUMS --ignore-missing 忽略缺失文件条目。完整镜像下载时,同一命令可校验全部 15 个归档。MANIFEST.tsv 记录每个 tar 归档内的文件数及其未压缩负载字节总和(不含 tar 头)。

镜像说明

Lack_Side_Table_dev3 的 tar 归档是在检测到本地副本不完整后,由验证过的原始 RGB AVI 重建。其归档结构、文件数、负载大小和 SHA-256 均记录在 MANIFEST.tsvSHA256SUMS 中。归档格式有意保留为 tar 而不转换视频容器,因此需先解压再进行帧级处理。本镜像不改变标注值或官方分割定义。

来源与引用

本镜像基于公开的 IKEA ASM 数据集发布,使用时应遵循上游数据集的使用条款及适用的机构或数据使用要求。托管此镜像不授予额外权利,也不改变上游许可证。引用该数据集时使用以下文献:

Y. Ben-Shabat, X. Yu, F. Saleh, D. Campbell, C. Rodriguez-Opazo, H. Li, and S. Gould, "The IKEA ASM Dataset: Understanding People Assembling Furniture through Actions, Objects and Pose," WACV, 2021, pp. 847-859.

搜集汇总
数据集介绍
ikea_asm 数据集图片
构建方式
IKEA ASM数据集作为家具组装行为理解领域的标杆性资源,其RGB镜像版本在HuggingFace平台上得到了精细的重新整理与发布。该镜像忠实保留了源数据集的类别与视角组织架构,涵盖四类宜家家具(如Kallax搁架抽屉、Lack茶几等)及三个RGB相机视角(dev1、dev2、dev3),共形成12个未压缩的tar归档文件。每个归档内部遵循原始AVI流格式,并配套提供官方动作标注、相机标定参数及训练/测试划分等辅助文件,确保用户能够无缝衔接上游数据集的全部功能。
使用方法
使用该数据集极为便捷,用户可通过Hugging Face CLI工具灵活下载所需资源。对于仅需视觉数据的应用,可单独下载任一视角的tar文件并解压即用;若需完整覆盖某一家具类别,则必须显式列出三个视角的归档。当涉及动作识别或相机标定任务时,配套的标注、参数及划分文件可一并获取。下载完成后,借助`sha256sum -c SHA256SUMS --ignore-missing`命令可对子集或全量数据进行完整性验证,而MANIFEST.tsv则为深层校验提供了文件级明细,确保实验的可复现性与可靠性。
背景与挑战
背景概述
IKEA ASM数据集由Y. Ben-Shabat等学者于2021年在WACV会议上提出,旨在通过多模态视角理解家具组装过程中的复杂人类活动。该数据集由澳大利亚国立大学等机构的研究人员构建,聚焦于四类宜家家具的组装任务,提供三个RGB相机视角的同步视频及官方标注、校准和分割文件,为动作识别、物体检测和人体姿态估计等研究提供了真实场景下的基准。其发布推动了细粒度活动理解领域的发展,成为评估视频理解模型在装配任务上性能的重要资源。
当前挑战
该数据集所解决的领域核心挑战在于:真实装配场景中动作序列长、物体交互密集且视角多变,现有模型难以同时捕捉时序动态与物体状态变化。数据构建过程中亦面临诸多困难,包括多相机同步采集、精确的动作与分割标注,以及大规模视频的存储与管理。本镜像仓库的整理也需解决原始数据格式兼容、校验完整性与跨平台可复现性问题,确保研究者能便捷地获取高质量数据以推动算法验证与进步。
常用场景
经典使用场景
在计算机视觉与机器人学交叉领域,IKEA ASM数据集以其对真实世界中多步骤装配任务的精细刻画,成为探究人类行为理解与动作识别范式的经典基准。该数据集囊括四类家具构建场景,经由三台同步RGB相机从不同视角捕获长时程视频流,为研究者提供了丰富的时空上下文。其经典应用聚焦于细粒度动作分割与识别、人-物交互建模以及装配流程的阶段级解析,通过官方提供的标注文件与视角划分,支持从单视角到跨视角的迁移学习研究,是评估视频理解模型在复杂操作序列中泛化能力的权威测试场。
解决学术问题
该数据集系统性地填补了以装配任务为核心的高复杂度行为理解研究缺口,解决了过往数据集普遍存在的动作类别单一、交互结构简单及缺乏多视角同步信号等局限。借助其细粒度的动作标注、对象关联信息以及相机校准参数,研究者能够深入剖析动作的时序依赖性、空间一致性及视角变化对识别性能的影响,从而推动从短时动作分类向长程过程推理的范式转型。其提供的标准化训练/测试划分与多视角设置,为复现实验与公平比较奠定了坚实基础,显著促进了关于鲁棒动作特征学习、跨视角知识迁移及多模态融合策略的理论探索。
实际应用
在实际应用层面,IKEA ASM数据集所支撑的模型与技术展现出广泛的落地潜力。在智能制造与装配辅助领域,基于该数据集训练的算法可实时监测工人操作步骤,识别装配错误并提供即时指导,从而提升生产效率与产品一致性。在服务机器人领域,相关研究赋予了机器人在家居环境中通过视觉感知理解未结构化的装配过程、预测下一步操作并协同人类完成复杂任务的能力。此外,该数据集也为智能零售、远程维护及技能传授等场景下的动作分析与流程优化提供了关键的数据支撑与技术验证平台,助推从实验室研究向产业应用的转化。
数据集最近研究
最新研究方向
在装配理解与细粒度动作识别的研究版图中,IKEA ASM数据集凭借其多视角RGB视频、精确动作分割及物体位姿标注,成为行为识别与场景理解交叉领域的宝贵资源。近期研究聚焦于从装配视频中提取时空语义,探索多模态融合策略,将视觉信号与深度、骨架信息协同,以提升复杂任务理解的鲁棒性。该镜像的发布顺应了数据集可复现性与可获取性的迫切需求,尤其为无监督域适应、跨视角动作解析及人机协作装配指引等前沿课题提供了坚实的数据基座。其标准化的训练测试划分与校准文件,促进了算法性能的公平对比,推动了从感知到认知的跃迁,为智能家居与自动化装配的落地应用铺平了道路。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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