外观
Skip to content
数据集HuggingFriendsRoboJudge-Train
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
RoboJudge-Train
HuggingFriends 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。
RoboJudge-Train 提供用于评估生成式具身操作视频的数据资产与规范元数据，评估维度包括 Physical Adherence（PA，物理遵循）和 Instruction Alignment（IA，指令对齐）。当前发布版位于 robojudge_release/，训练集分别提供 PA 与 IA 的 JSON 记录，测试集包含 final800.jsonl 的 800 条专家裁定基准标签。
元数据记录引用 data/ 下的视频文件。PA 训练文件包含 11,520 个生成视频和 831 个已验证成功的真实示范；IA 训练文件包含 11,520 条生成视频记录。发布目录还包含 LLaMAFactory 数据集注册文件和 10 个带标签基准示例的补充材料；旧候选、初步标签、模型输出和分析文件保留用于追溯，新工作应使用规范发布路径。标注与发布代码按关联发布仓库条款供研究使用，视频仍受其上游数据集和生成器许可约束。
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
- other
- 传感器模态
- 图像文本
- 标注粒度
- 语言标注
- 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 HuggingFriends/RoboJudge-Train --repo-type dataset --local-dir ./data/huggingfriends-robojudge-train
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("HuggingFriends/RoboJudge-Train")
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 HuggingFriends/RoboJudge-Train访问 2026-10-27