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game-recordings-v4 ​

game-recordings-v4

originlab 在 Hugging Face 发布的机器人数据集,规模 n<1K。

数据集originlabgame-recordings-v4

数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型

game-recordings-v4

originlab 在 Hugging Face 发布的机器人数据集,规模 n<1K。

  • 数据与采集
人类视频other更新于 14 天前

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。

game-recordings-v4(Hugging Face 数据集标识:originlab/game-recordings-v4)是面向具身智能策略训练与评测的公开数据集,采用人类第一视角视频方式构建。originlab 在 Hugging Face 发布的机器人数据集,规模 n<1K。

数据结构上,该语料以 parquet 格式组织,记录模态覆盖 表格, 文本, 视频,开放许可协议为 other。适用于视觉-语言-动作模型(VLA)、扩散策略(Diffusion Policy)或模仿学习策略的预训练与下游任务微调;加载时需核对相机视角命名、时间戳同步及动作维度定义。

资料出处 Hugging Face datasets originlab/game-recordings-v4

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。

Hub 下载量
8.4k
出处Hugging Face
Hub 点赞
16
出处Hugging Face
采集方式
人类视频
开源协议
other
传感器模态
表格文本视频
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 originlab/game-recordings-v4 --repo-type dataset --local-dir ./data/originlab-game-recordings-v4

# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("originlab/game-recordings-v4")
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。

  1. Hugging Face datasets originlab/game-recordings-v4访问 2026-10-21