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FEEL-Benchmark ​

FEEL-Benchmark

FeelAuthors 在 Hugging Face 发布的机器人数据集,LeRobot 格式,规模 100K<n<1M。

数据集FeelAuthorsFEEL-Benchmark

数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型

FEEL-Benchmark

FeelAuthors 在 Hugging Face 发布的机器人数据集,LeRobot 格式,规模 100K<n<1M。

  • 数据与采集
人类视频cc-by-4.0更新于 2 个月前

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。

FeelAuthors 在 Hugging Face 发布的机器人数据集,LeRobot 格式,规模 100K<n<1M。

已核实元数据:采集方式:人类视频;传感器模态:表格、时序、视频;存储格式:LeRobot / parquet;开源协议:cc-by-4.0。

资料出处 Hugging Face datasets FeelAuthors/FEEL-Benchmark

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。

Hub 下载量
9.3k
出处Hugging Face
Hub 点赞
0
出处Hugging Face
采集方式
人类视频
开源协议
cc-by-4.0
传感器模态
表格时序视频
标注粒度
动作轨迹状态观测
存储格式
LeRobotparquet

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 FeelAuthors/FEEL-Benchmark --repo-type dataset --local-dir ./data/feelauthors-feel-benchmark

# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("FeelAuthors/FEEL-Benchmark")
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。

  1. Hugging Face datasets FeelAuthors/FEEL-Benchmark访问 2026-10-26