外观
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数据集Fanqi-LinGoPro-Raw-Videos
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
GoPro-Raw-Videos
Fanqi-Lin 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 10K<n<100K。
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。
这是一个面向机器人操作模仿学习的数据集，包含使用 UMI 在 in-the-wild 场景中采集的原始 GoPro 视频。数据覆盖四个机器人操作任务：Pour Water、Arrange Mouse、Fold Towel 和 Unplug Charger，并与“Data Scaling Laws in Imitation Learning for Robotic Manipulation”相关。
数据按任务文件夹组织。arrange_mouse 和 pour_water 各包含 32 个环境的数据：前 16 个环境每个有 4 个不同物体文件夹、每个物体文件夹含 120 段 GoPro 视频；其余 16 个环境各有 1 个物体文件夹、每个含 120 段视频。fold_towel 和 unplug_charger 各包含 32 个环境-物体配对，每个配对含 60 段 GoPro 视频。原始视频可通过提供的代码处理为用于策略学习的 processed dataset。
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
- 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
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 Fanqi-Lin/GoPro-Raw-Videos --repo-type dataset --local-dir ./data/fanqi-lin-gopro-raw-videos
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("Fanqi-Lin/GoPro-Raw-Videos")
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 Fanqi-Lin/GoPro-Raw-Videos访问 2026-10-26