IA-bench（Interaction-Aware Bench）是面向机器人操作子任务的交互对象标注数据集。每个样本对应一个子任务，包含完整子任务视频片段、与视频帧 1:1 对齐的夹爪本体感知、语言指令，以及交互对象在首帧和末帧的两个像素框：initial_object_box 与 target_object_box，格式为 [x1, y1, x2, y2]。

数据以多个配置提供，包括 agibot_world、bridge_lerobot、droid_lerobot、galaxea、oxe_lerobot、robocoin 和 all；all 配置包含 1,880 个唯一样本。视频字段为 mp4，保留原始分辨率和全部帧；proprio 为 JSON，包含统一命名的原始未归一化逐帧本体感知字段，如 gripper_state、eef_state、joint_pos，双臂数据使用 left_ / right_ 前缀。

仓库提供 eval_ia_bench.py，用于将预测的起始框和目标框与人工标注对比，并按数据集和整体报告 acc@IoU、AUROC、AURC、E-AURC、cov@90、cov@95、R@90、R@95 等指标。预测行需要包含 dataset、trajectory_name、subtask_index、两个框和置信度 score。