外观
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概述
这套数据集的采集方式、多模态结构、存储格式与适用任务。
PointMotionBench 是 MolmoMotion: Forecasting Point Trajectories in 3D with Language Instruction 的官方基准，用于评估视频中的 3D 点运动。样本由 RGB 视频片段、每个对象的 3D 与 2D 跟踪表面点，以及人工验证的自然语言描述组成，覆盖自我中心视角和第三人称场景。
该基准来自 DAVIS、HOT3D 和 WorldTrack 三个源数据集：DAVIS 含 90 个 mp4 片段、24 fps、第三人称室内外场景；HOT3D 含 2,475 个 mp4 片段、30 fps、自我中心物体操作场景；WorldTrack 含 155 个 npz 片段、30 fps，包含自我中心、工作室及多个 split。WorldTrack 还细分为 adt_mini、ds_mini、po_mini 和 pstudio_mini，覆盖公寓室内、动态室内、混合室内和工作室运动场景。
仓库提供与源数据对应的标注、描述、索引和脚本；视频和其他源数据不在仓库中，需要从 DAVIS、HOT3D 和 WorldTrack 的官方来源获取并按脚本重建或裁剪。PointMotionBench 面向基准测试，预期用于研究和教育用途，并需遵守 Ai2 Responsible Use Guidelines 以及各源数据的许可和使用限制。
关键规格与模态
数据规模、传感器模态、标注层级、存储格式及 Hugging Face Hub 下载热度。
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- Apache-2.0
- 传感器模态
- 视频图像状态观测
- 标注粒度
- 动作轨迹状态观测
- 存储格式
- Parquet
暂未公开或待收录：总时长 · 演示轨迹数 (Episodes)
数据下载与加载代码
通过 Hugging Face CLI 或 LeRobot Dataset API 直接读取帧序列与动作标签。
# 使用 Hugging Face CLI 下载数据集
huggingface-cli download allenai/PointMotionBench --repo-type dataset --local-dir ./data/allenai-pointmotionbench
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("allenai/PointMotionBench")
print(f"Episodes: {dataset.num_episodes}, Frames: {dataset.num_frames}")关联采集机型与策略模型
采集或适配该数据集的机器人本体，以及可在其上训练/评估的 VLA 与控制策略模型。
尚未收录关联机型或引用它的模型。
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- Hugging Face datasets allenai/PointMotionBench访问 2026-10-27