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SO101-large-small-cube-11dataset-ratio6231-0729

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Hugging Face2026-07-29 更新2026-07-29 收录
官方服务:

资源简介:

该数据集是一个用于机器人操作任务的数据集,专门针对立方体到盒子的拾放操作。它基于11个源数据集构建,通过重采样使得四个类别(5cm遥操作、5cm Dagger、2cm遥操作、2cm Dagger)的剧集数保持6:2:3:1的精确比例。数据集包含624个剧集和178,006帧数据,涉及10个不同的任务,主要任务是拾取不同颜色(蓝色、绿色、橙色、红色、黄色)和大小(大、小)的立方体并放入盒子中。数据集结构包括机器人的动作(6维浮点数组,表示关节位置)、观察状态(6维浮点数组)、图像观察(手腕和顶部视角的480x640 RGB视频,帧率30fps)、时间戳、帧索引、剧集索引等特征。数据集的构建采用了任务分层抽样方法,以确保颜色覆盖的平衡,并去除了Dagger源数据中的干预特征以统一模式。数据集适用于机器人学习研究,特别是模仿学习和强化学习。

提供机构:
geonmin-kim
创建时间:
2026-07-29
原始信息汇总

数据集概述

  • 数据集名称: SO101-large-small-cube-11dataset-ratio6231-0729
  • 许可证: Apache-2.0
  • 任务类别: 机器人技术 (Robotics)
  • 标签: LeRobot, so101, dagger, cube-to-box, balanced-mixture
  • 数据集链接: https://huggingface.co/datasets/geonmin-kim/SO101-large-small-cube-11dataset-ratio6231-0729

数据集描述

该数据集使用 LeRobot 创建。基于与 SO101-large-small-cube-11dataset-merged-0729 相同的11个源数据集构建,通过重采样使四个类别的片段数达到精确的 6 : 2 : 3 : 1 比例。

类别混合比例 (6 : 2 : 3 : 1)

类别 比例 片段数 帧数 源数据集数 可用片段数 采样方式
1. 5cm 遥操作 6 312 97144 1 123 2.54x (重复)
2. 5cm Dagger 2 104 20975 5 100 1.04x (重复)
3. 2cm 遥操作 3 156 50224 4 350 45% (子采样)
4. 2cm Dagger 1 52 9663 1 48 1.08x (重复)
总计 12 624 178006 11 621

构建方式

  • 总片段数设定为 624(= 6:2:3:1 x 52),而非源数据集总数621,因为621不能被12整除。
  • 片段数不足的类别通过整体重复(完整副本)加上采样余数来补足;超出目标的类别(3. 2cm 遥操作)则进行子采样
  • 采样为任务分层采样,使用固定随机种子(numpy.default_rng(42)):每个类别的目标按其源数据集的片段数比例分配,并在每个源数据集中按5个立方体颜色任务分配。这保持了颜色覆盖的平衡。
  • 6个Dagger源数据集包含一个额外的 intervention(布尔)特征;该特征已被删除,以使所有源数据集共享一个模式,与该命名空间下其他 merged_* 数据集的约定一致。

注意事项:片段比例 ≠ 帧比例

该比例严格基于片段。由于Dagger片段比遥操作片段短(约199帧 vs 约313帧),最终的比例为6.00 : 1.30 : 3.10 : 0.60。如果需要帧级别的比例,请相应调整采样器权重。

任务分布

任务 片段数
拿起大蓝色方块并放入盒子中 82
拿起大绿色方块并放入盒子中 79
拿起大橙色方块并放入盒子中 86
拿起大红色方块并放入盒子中 77
拿起大黄色方块并放入盒子中 92
拿起小蓝色方块并放入盒子中 33
拿起小绿色方块并放入盒子中 84
拿起小橙色方块并放入盒子中 31
拿起小红色方块并放入盒子中 30
拿起小黄色方块并放入盒子中 30

注意:小绿色方块 数量较多是因为类别4(2cm Dagger)是单色展开集。

数据集结构

  • 码库版本: v3.0
  • 帧率 (FPS): 30
  • 机器人类型: so_follower
  • 总片段数: 624
  • 总帧数: 178006
  • 总任务数: 10
  • 数据文件大小: ~100 MB
  • 视频文件大小: ~200 MB

特征

特征名 数据类型 形状 描述
action float32 [6] 包含6个关节位置指令(shoulder_pan、shoulder_lift、elbow_flex、wrist_flex、wrist_roll、gripper)
observation.state float32 [6] 机器人状态,6个关节位置
observation.images.wrist video [480, 640, 3] 腕部摄像头视频(AV1编码,30 FPS)
observation.images.top video [480, 640, 3] 顶部摄像头视频(AV1编码,30 FPS)
timestamp float32 [1] 时间戳
frame_index int64 [1] 帧索引
episode_index int64 [1] 片段索引
index int64 [1] 索引
task_index int64 [1] 任务索引

数据划分

所有数据均作为训练集提供。

数据路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet 视频路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

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