five

ImperioMerged400_train_0_3125percent

收藏
Hugging Face2026-04-04 更新2026-04-04 收录
下载链接:
https://huggingface.co/datasets/RickRain/ImperioMerged400_train_0_3125percent
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
该数据集由LeRobot创建,主要用于机器人学领域的研究。数据集包含321个剧集,总计127,773帧,涉及37个任务。数据以parquet格式存储,总数据文件大小为10GB,视频文件大小为20GB,帧率为30fps。数据集的特征信息包括6维的动作和观察状态(涉及肩部、肘部、腕部和夹持器的位置),以及来自手腕和网络摄像头的图像观察(分辨率为480x640,3通道)。此外,还包括时间戳、帧索引、剧集索引、索引和任务索引等信息。数据集的分割情况为全部用于训练(0:321)。
提供机构:
RickRain
创建时间:
2026-04-04
原始信息汇总

ImperioMerged400_train_0_3125percent 数据集概述

基本信息

  • 许可证: Apache-2.0
  • 任务类别: 机器人学
  • 标签: LeRobot
  • 创建工具: 使用 LeRobot 创建

数据集结构

  • 数据文件格式: Parquet
  • 数据文件路径模式: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
  • 视频文件路径模式: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
  • 数据块大小: 1000
  • 数据文件总大小: 10000 MB
  • 视频文件总大小: 20000 MB
  • 帧率: 30 FPS

数据统计

  • 总情节数: 321
  • 总帧数: 127773
  • 总任务数: 37
  • 代码库版本: v3.0
  • 机器人类型: so101_follower
  • 数据划分: 训练集(0:321)

数据特征

动作

  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 维度名称: shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos
  • 帧率: 30

观测状态

  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 维度名称: shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos
  • 帧率: 30

观测图像(手腕摄像头)

  • 数据类型: 视频
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 维度名称: 高度, 宽度, 通道数
  • 视频信息:
    • 高度:480
    • 宽度:640
    • 编解码器:av1
    • 像素格式:yuv420p
    • 是否为深度图:否
    • 帧率:30
    • 通道数:3
    • 包含音频:否

观测图像(网络摄像头)

  • 数据类型: 视频
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 维度名称: 高度, 宽度, 通道数
  • 视频信息:
    • 高度:480
    • 宽度:640
    • 编解码器:av1
    • 像素格式:yuv420p
    • 是否为深度图:否
    • 帧率:30
    • 通道数:3
    • 包含音频:否

其他特征

  • 时间戳: float32,形状 [1]
  • 帧索引: int64,形状 [1]
  • 情节索引: int64,形状 [1]
  • 索引: int64,形状 [1]
  • 任务索引: int64,形状 [1]

可视化

  • 可视化页面: https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=RickRain/ImperioMerged400_train_0_3125percent

引用信息

  • 主页: 信息缺失
  • 论文: 信息缺失
  • BibTeX 引用: 信息缺失
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作