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droid_success_high_quality
droid_success_high_quality
jnogga 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，规模 1K<n<10K。
数据集jnoggadroid_success_high_quality
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
droid_success_high_quality
jnogga 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，规模 1K<n<10K。
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。
DROID Success (High-Quality Extrinsics) 是 DROID-COMMUNITY 中约 1.7 万条成功 episode 的子集，筛选条件是具备高质量的相机外参。数据从 raw 1.0.1 版本以全分辨率迁移到 LeRobotDataset v3.0 格式，规模为 0.33 TiB、约 3.6k inodes，并包含来自 KarlP/droid 的额外标注。
数据集中外部相机会按 episode 被分配为左视角和右视角；外参信息同时记录来源，以及对应的 metric 和 score。使用方式可参考 droid_example.ipynb 中的更详细示例。
资料出处 Hugging Face datasets jnogga/droid_success_high_quality
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。
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 17000
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- cc-by-4.0
- 传感器模态
- 视频
- 标注粒度
- 动作轨迹状态观测
- 存储格式
- LeRobot
暂未公开或待收录：总时长
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 jnogga/droid_success_high_quality --repo-type dataset --local-dir ./data/jnogga-droid-success-high-quality
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("jnogga/droid_success_high_quality")
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。