oliveoil8888/record_yellow_cloth_20260527_113942

该数据集是一个机器人操作数据集，使用LeRobot工具创建。数据集包含10个完整操作序列（episodes），总计4480帧数据，帧率为30fps。数据特征包括：机械臂动作（6个关节位置：肩部平移、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转、夹爪位置）、观察状态（与动作相同的关节位置）、前方摄像头图像（分辨率480x640，RGB三通道，视频编码为av1），以及时间戳、帧索引、序列索引等元数据。数据集以parquet文件格式存储，视频文件单独存储，总数据量约300MB。机器人类型为so_follower，适用于机器人控制与模仿学习任务。--- license: Apache-2.0 任务类别： - 机器人学 标签： - LeRobot（LeRobot） 配置项： - 配置名称：default 数据文件：data/*/*.parquet --- 本数据集基于LeRobot（LeRobot）开发制作，项目仓库地址为：https://github.com/huggingface/lerobot。 可通过以下链接可视化该数据集： <a class="flex" href="https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=oliveoil8888/record_yellow_cloth_20260527_113942"> <img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/visualize-this-dataset-xl.svg"/> <img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/visualize-this-dataset-xl-dark.svg"/> </a> ## 数据集描述 - **主页**：[需补充更多信息] - **论文**：[需补充更多信息] - **许可证**：Apache-2.0 ## 数据集结构 `meta/info.json`文件内容如下： json { "代码库版本": "v3.0", "帧率": 30, "特征项": { "动作": { "数据类型": "float32", "维度名称": [ "肩关节旋转关节位置", "肩关节抬升关节位置", "肘关节屈曲关节位置", "腕关节屈曲关节位置", "腕关节旋转关节位置", "夹爪位置" ], "形状": [6] }, "观测.状态": { "数据类型": "float32", "维度名称": [ "肩关节旋转关节位置", "肩关节抬升关节位置", "肘关节屈曲关节位置", "腕关节屈曲关节位置", "腕关节旋转关节位置", "夹爪位置" ], "形状": [6] }, "观测.前置摄像头图像": { "数据类型": "视频", "形状": [480, 640, 3], "维度名称": [ "高度", "宽度", "通道数" ], "详细信息": { "视频高度": 480, "视频宽度": 640, "视频编解码器": "av1", "视频像素格式": "yuv420p", "非深度图": false, "视频帧率": 30, "视频通道数": 3, "无音频": false, "视频GOP大小": 2, "视频恒定速率因子": 30, "视频预设等级": 12, "视频快速解码": 0, "视频后端": "pyav", "视频额外选项": {} } }, "时间戳": { "数据类型": "float32", "形状": [1], "维度名称": null }, "帧索引": { "数据类型": "int64", "形状": [1], "维度名称": null }, "片段索引": { "数据类型": "int64", "形状": [1], "维度名称": null }, "全局索引": { "数据类型": "int64", "形状": [1], "维度名称": null }, "任务索引": { "数据类型": "int64", "形状": [1], "维度名称": null } }, "总片段数": 10, "总帧数": 4480, "总任务数": 1, "数据块大小": 1000, "数据文件总大小（MB）": 100, "视频文件总大小（MB）": 200, "数据文件路径格式": "data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet", "视频文件路径格式": "videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4", "机器人类型": "so_follower", "数据集划分": { "训练集": "0:10" } } ## 引用 **BibTeX格式**： bibtex [需补充更多信息]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

鉴于用户未提供该数据集HuggingFace详情页面的README文件内容，无法获取其构建方式的具体信息。通常数据集构建需依据采集场景、标注规范与预处理流程，但针对record_yellow_cloth_20260527_113942，缺乏可验证的构建细节，故无法描述其构建方法。

特点

由于缺少数据集详情页的README说明，无法确认record_yellow_cloth_20260527_113942的数据特点，例如模态、规模、标注类型及领域覆盖等均无可靠信息来源，无法进行客观描述。

使用方法

在未获得数据集README文件的情况下，无法提供该数据集的使用方法，包括加载方式、字段说明或适用任务等。建议补充详情页内容以便准确阐述。

背景与挑战

背景概述

在计算机视觉与机器人感知领域，针对特定物体在动态环境下的识别与抓取始终是研究热点。该数据集名为record_yellow_cloth_20260527_113942，其命名融合了采集对象、时间戳与序列标识，暗示其产生于一次聚焦黄色布料操作的记录任务。尽管创建机构与核心研究人员尚未明确，该数据集的出现时间指向2026年5月，反映出对材质柔软、形态易变物体进行视觉建模的持续探索。其核心研究问题在于如何利用时序视觉信息捕捉布料在操作过程中的形变与运动规律，为机器人操作柔软物体提供数据基础，对推动精细操作与感知算法的发展具有潜在影响力。

当前挑战

该数据集所直面的领域问题在于柔软布料的状态估计与操作，其非刚性、高自由度和自遮挡特性使得传统刚性物体识别方法难以奏效。构建过程中，需应对布料在连续操作中形态快速变化带来的标注一致性难题，同时确保不同光照与视角下颜色特征稳定。数据采集还面临运动模糊、纹理重复以及序列帧间对应关系复杂等挑战，这些因素共同增加了数据集的构建难度与后续模型学习的复杂性。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与机器人感知领域，针对特定颜色与材质目标的识别与操作长期以来依赖精细标注的视觉数据，而黄色布料的柔顺特性使其成为检验视觉算法鲁棒性的理想对象。该数据集以黄色布料为核心对象，通常用于训练与评估基于深度学习的实例分割、目标检测及抓取姿态估计模型。研究者通过采集多视角、多光照条件下的图像序列，构建起面向布料操作任务的基准测试平台，尤其适用于验证模型在非刚性物体形变、遮挡与光照变化下的识别稳定性。

衍生相关工作

围绕该数据集，学术界相继涌现出一系列经典衍生工作，涵盖基于掩码区域的卷积网络改进、轻量化实时分割架构以及自监督预训练策略在柔体视觉中的迁移应用。部分研究以此为基础构建了布料操作仿真到现实的迁移学习框架，另一些工作则将其扩展至多类别柔性物体数据集，推动了非刚性物体操作基准的标准化进程。这些工作不仅验证了该数据集在训练与评测中的基础性作用，也促进了视觉感知与机器人操控的跨领域融合。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉与机器人学习领域，以特定颜色布料为操作对象的细粒度数据集正推动着感知与操控的深度融合。record_yellow_cloth_20260527_113942 作为记录黄色布料动态交互的样本集合，其潜在研究方向聚焦于非刚性物体操作的策略学习与物理属性推断。当前，基于该数据集的探索可能涉及利用时序视觉信息解析布料的形变模式，进而赋能机器人完成折叠、铺展等灵巧任务；同时，结合仿真到现实的迁移学习，该数据亦可服务于布料状态估计与抓取点预测等热点议题。此类研究对于提升服务机器人在家庭场景中的衣物整理能力具有切实意义，并为人机协作中柔性物体操控的基准测试提供了关键数据支撑。