外观
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数据集hojjunekimsam_locomani_uni
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
sam_locomani_uni
hojjunekim 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，规模 100K<n<1M。
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 LEGS Task 2 loco-manipulation 中 SAM3D (200) 条件的训练集，对应论文中的 mesh-only baseline。数据用 SAM 3D 生成的物体和桌面网格渲染，而不是 splat，并且未做颜色校准；其 200 个 episode 与 Task 2 LEGS (200) 集合中的 episode 不同。
数据任务提示为“place the orange on the plate”，包含 146,379 帧、30 fps 的 ego-view 相机图像，图像字段为 observation.images.ego_view，分辨率 640×480。状态与动作字段分别是 observation.state_psi0_18 和 action.psi0_18，采用文中 State and action 描述的 18 维末端执行器布局，格式为 LeRobot v2.1。
数据集按 SAM License 分发，因为图像展示了由 SAM 3D Objects 生成的物体和桌面网格；再分发时需使用同一许可并包含许可副本，发表使用该数据集的研究时需按许可要求致谢 SAM Materials。
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
- 1.36h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 200
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- other
- 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
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 hojjunekim/sam_locomani_uni --repo-type dataset --local-dir ./data/hojjunekim-sam-locomani-uni
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("hojjunekim/sam_locomani_uni")
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。
采集与适用机型 1
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- Hugging Face datasets hojjunekim/sam_locomani_uni访问 2026-10-26