外观
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数据集BAAI-HumanoidDECO-50
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
DECO-50
BAAI-Humanoid 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 10M<n<100M。
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。
DECO-50 是一个面向双臂灵巧操作的多模态数据集，包含触觉感知数据。数据由真实双臂机器人遥操作采集，覆盖 4 个操作场景和 28 个子任务，总量为 50 小时、超过 500 万帧。
四个场景分别对应 Task1–Task4：Pick and Place、Material Sorting、Waste Disposal 和 Assembly。每个场景进一步划分为多个子任务，data.pkl 中包含左右臂与手、主动头部的动作和观测序列，并通过 condition_indx 标识子任务的一热嵌入索引，以及区分不同物体实例和任务类型。
数据集可直接配合其训练脚本使用，并提供预计算统计量用于对观测和动作做归一化。发布代码中按场景训练一个模型，共四个模型；也可以合并全部场景训练，但需要手动调整 data.pkl 中的 condition_indx。许可协议为 Apache 2.0。
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。
- 总时长
- 50h
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- apache-2.0
- 传感器模态
- 图像文本
- 标注粒度
- 语言标注
- 存储格式
- webdataset
暂未公开或待收录：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 BAAI-Humanoid/DECO-50 --repo-type dataset --local-dir ./data/baai-humanoid-deco-50
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("BAAI-Humanoid/DECO-50")
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 BAAI-Humanoid/DECO-50访问 2026-10-21