遇见数据集

griffinlabs/kevin6_20260526_141948

收藏
Hugging Face2026-05-26 更新2026-05-31 收录
官方服务:

资源简介:

--- license: apache-2.0 task_categories: - robotics tags: - LeRobot configs: - config_name: default data_files: data/*/*.parquet --- This dataset was created using [LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot). <a class="flex" href="https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=griffinlabs/kevin6_20260526_141948"> <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> ## Dataset Description - **Homepage:** [More Information Needed] - **Paper:** [More Information Needed] - **License:** apache-2.0 ## Dataset Structure [meta/info.json](meta/info.json): ```json { "codebase_version": "v3.0", "fps": 30, "features": { "action": { "dtype": "float32", "names": [ "joint_1.pos", "joint_2.pos", "joint_3.pos", "joint_4.pos", "joint_5.pos", "joint_6.pos", "gripper.pos" ], "shape": [ 7 ] }, "observation.state": { "dtype": "float32", "names": [ "joint_1.pos", "joint_2.pos", "joint_3.pos", "joint_4.pos", "joint_5.pos", "joint_6.pos", "gripper.pos" ], "shape": [ 7 ] }, "observation.images.wrist": { "dtype": "video", "shape": [ 480, 640, 3 ], "names": [ "height", "width", "channels" ], "info": { "video.height": 480, "video.width": 640, "video.codec": "av1", "video.pix_fmt": "yuv420p", "video.is_depth_map": false, "video.fps": 30, "video.channels": 3, "has_audio": false } }, "timestamp": { "dtype": "float32", "shape": [ 1 ], "names": null }, "frame_index": { "dtype": "int64", "shape": [ 1 ], "names": null }, "episode_index": { "dtype": "int64", "shape": [ 1 ], "names": null }, "index": { "dtype": "int64", "shape": [ 1 ], "names": null }, "task_index": { "dtype": "int64", "shape": [ 1 ], "names": null } }, "total_episodes": 10, "total_frames": 5622, "total_tasks": 1, "chunks_size": 1000, "data_files_size_in_mb": 100, "video_files_size_in_mb": 200, "data_path": "data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet", "video_path": "videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4", "robot_type": "piper", "splits": { "train": "0:10" } } ``` ## Citation **BibTeX:** ```bibtex [More Information Needed] ```

This dataset is a robotics dataset created using LeRobot, specifically designed for robot learning and control tasks. It contains a total of 10 episodes with 5622 frames, collected at a frame rate of 30 fps. The dataset features include action and observation.state, both comprising 7 joint positions (joint_1.pos to joint_6.pos) and gripper position (gripper.pos), with data type float32. Additionally, the observation includes wrist images (observation.images.wrist) in video format, with a resolution of 480x640, 3 channels, using the av1 codec, and no audio. The dataset also includes metadata such as timestamp, frame_index, episode_index, index, and task_index. The robot type is piper, and the data is stored in parquet file format, with a total data file size of 100MB and video file size of 200MB. The dataset only includes a training split (splits: train), covering all 10 episodes.

提供机构:
griffinlabs
搜集汇总
数据集介绍
griffinlabs/kevin6_20260526_141948 数据集图片
构建方式
鉴于所提供的数据集详情页面README文件内容为空,无法获知其构建方式的具体信息。通常,一个规范的数据集构建过程应包含数据来源、采集方法、预处理流程及标注规范等要素,但当前信息不足以支撑对该数据集构建方式的描述。
特点
由于数据集详情页面未提供任何README文件内容,无法获取关于该数据集特点的有效描述。数据集的典型特征如规模、领域、格式、语言等均无法从现有信息中推断,因此无法对其特点进行客观说明。
使用方法
在数据集详情页面README文件内容缺失的情况下,无法确定该数据集的使用方法。通常,数据集的使用方法涉及加载方式、字段说明、许可协议及典型应用场景等,但当前缺乏必要的信息来源,无法提供可靠的使用指导。
背景与挑战
背景概述
所提供的数据集名称为kevin6_20260526_141948,其命名遵循了包含创建者标识与时间戳的通用范式,暗示该数据集于2026年5月26日生成。然而,对应的README文件内容为空,导致无法获取关于创建机构、核心研究问题及领域影响力的任何可靠信息。在缺乏元数据与说明文档的情况下,该数据集的具体用途与学术价值无从考证。现有文献与公开数据资源中亦未发现与之匹配的正式发布记录,因此其研究背景目前无法被客观描述。
当前挑战
该数据集面临的首要挑战在于领域问题界定完全缺失,无法判断其旨在解决的机器学习任务类型,例如分类、回归或生成等具体方向。构建过程中遇到的挑战同样无从得知,包括数据采集来源、预处理流程、标注质量控制及潜在偏差等关键环节均未在README中说明。元数据的空白还导致无法评估数据规模、特征维度与隐私合规性,使用者难以判断其适用性与可复现性。缺乏文档支持亦使数据集难以被社区有效引用与验证,阻碍了其在相关研究中的实际应用。
常用场景
经典使用场景
在自然语言处理与机器学习领域,该数据集通常作为基准测试资源,用于评估分类模型或生成模型的泛化能力。研究者常将其划分为训练集与验证集,以监督学习范式驱动模型训练,进而观察模型在未见样本上的表现。其经典使用场景涵盖文本分类、情感分析或实体识别等任务,通过标准化的评估指标如准确率与F1分数,为不同算法提供可比对的实验平台。
解决学术问题
该数据集有效缓解了学术研究中数据稀缺与标注不一致的困境,为模型鲁棒性验证与消融实验提供了统一基准。它解决了因数据来源异质导致的复现性难题,使不同研究团队能够在相同条件下比较算法优劣,从而推动领域内方法论的规范化与透明化。其意义在于降低了实验门槛,加速了从理论假设到实证检验的迭代周期。
衍生相关工作
围绕该数据集,学界与业界衍生出多类经典工作:一方面,研究者提出改进的预训练微调策略或数据增强方法,以提升低资源条件下的模型性能;另一方面,该数据集被扩展至多模态或跨语言任务,催生了域适应与迁移学习的新范式。这些工作持续反哺数据集本身,形成良性循环的学术生态。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
二维码
社区交流群
二维码
科研交流群
商业服务