外观
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数据集InternRoboticsVLAC-Cut-FullData
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
VLAC-Cut-FullData
InternRobotics 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。
VLAC-Cut-FullData 是 VLAC-Cut 的完整数据发布，提供完整原始数据归档、benchmark-style JSON 文件，以及用于按发布的 benchmark protocol 复现实验评估的轻量级帧提取流程。原始标注 JSON 树保存在 annotation_files_raw/，benchmark_style_all/all split 由完整 annotation PKL source tree 重建。
数据以大型原始归档形式分发，其中部分文件因 Hub 文件大小限制被拆成 data/ 下的 .part-* 多分片；unpack_data.sh 可自动检测并合并解包。帧提取工具可按一个或多个 benchmark JSON 仅解码其引用的 episode，也可在未指定 JSON 时扫描 benchmark_style_all/ 下所有 benchmark JSON 并提取对应 main_path 视频。benchmark JSON 中的帧路径使用 __VLAC2_FRAMES_ROOT__ 前缀，需要替换为实际帧目录绝对路径。
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
- 视频图像状态观测
- 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 InternRobotics/VLAC-Cut-FullData --repo-type dataset --local-dir ./data/internrobotics-vlac-cut-fulldata
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("InternRobotics/VLAC-Cut-FullData")
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。