外观
这套数据集的采集方式、多模态结构、存储格式与适用任务。
Dream.exe Benchmark 是用于复现实验和查看已发布结果的数据集发布,保留了原始 101 个 benchmark cases。任务实例、冻结场景、相机设置、生成输入和参考数据由 Dream.exe 作者基于 RoboCasa 数据和环境构建,目录中包含冻结初始化、提示、协议,以及 GT video/action/depth references。
数据布局包括 bench、results/runs、results/videos 和 results/experiments。发布内容可用于从冻结输入重新计算结果,也包含已计算的 trajectory、execution 和 evaluation artifacts 以便检查或聚合;复现时生成视频目录需包含 video.json、原始视频和声明的预处理视频,并匹配大小与哈希。
部分请求视频因生成模型的合规限制无法生成,被记录为 input_missing,相关 runs 返回 partial report。该发布支持读取结果和重新计算,不支持复用原始私有 depth cache;第三方资产和模型输出保留其来源条款,rights 字段可能为 unknown 或 null,未被转换为明确许可证。
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。
暂未公开或待收录:总时长 · 演示轨迹数 (Episodes)
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 kaimingyang/Dream.exe --repo-type dataset --local-dir ./data/kaimingyang-dream-exe
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("kaimingyang/Dream.exe")
print(f"Episodes: {dataset.num_episodes}, Frames: {dataset.num_frames}")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。
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