外观
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数据集behavior-1k2026-challenge-demos
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
2026-challenge-demos
behavior-1k 在 Hugging Face 发布的机器人数据集。
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。
该数据集包含 BEHAVIOR-1K 2026 challenge 的示范轨迹，采用 LeRobotDataset v3 格式发布。规模为 20,000 个 episodes、210,916,774 帧，约 3.0 TB，包含 955 个 Parquet 数据分片、17,093 个 MP4 视频文件，并提供 6 个视频特征。
数据组织遵循 LeRobotDataset v3 布局，包括数据集 schema 与路径模板、特征统计、任务元数据、按 episode 的元数据分片、帧级 Parquet 分片以及编码后的视频分片。完整数据集较大，可用于快速 smoke test 的单 episode 无视频加载；v3.0 Hub tag 对应 LeRobot v3.0 代码库兼容的数据集版本。许可为 MIT License。
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
- 1952.93h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 20000
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- mit
- 传感器模态
- 视频
- 标注粒度
- 动作轨迹状态观测
- 存储格式
- Parquet
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 behavior-1k/2026-challenge-demos --repo-type dataset --local-dir ./data/behavior-1k-2026-challenge-demos
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("behavior-1k/2026-challenge-demos")
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。