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数据集hojjunekimsam_turn_50_uni
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
sam_turn_50_uni
hojjunekim 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，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 LEGS 论文中 Task 3（long-horizon）的 SAM3D (50) 条件训练集，对应一个 mesh-only baseline。图像由 SAM 3D meshes 渲染，而不是 splat，并且未做 color calibration；状态和动作来自同一任务 LEGS (200) 集合的第 0–49 个 episode。
数据集包含 50 个 episodes、60,355 帧，帧率 30 fps。任务提示为“pick the orange, turn right, and place it on the plate”。相机字段为 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 18-D end-effector layout，格式为 LeRobot v2.1。数据按 SAM License 分发，重新分发和发表使用该数据的研究需遵守其中的致谢要求。
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
- 0.56h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 50
- 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_turn_50_uni --repo-type dataset --local-dir ./data/hojjunekim-sam-turn-50-uni
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("hojjunekim/sam_turn_50_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_turn_50_uni访问 2026-10-21