外观
数据集VCG-EAITraceSpatial-Trace
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
VCG-EAI 在 Hugging Face 发布的机器人数据集,规模 1M<n<10M。
这套数据集的采集方式、多模态结构、存储格式与适用任务。
TraceSpatial-Trace 是 TraceSpatial 的 RGB-and-QA tracing 子集,由 RoboTracer 项目引入,用于学习把语言指令转换为空间路标,以支持物体操作和机器人末端执行器运动。该发布版包含 517,215 张引用 RGB 图像和 3,623,880 个问答对,来自 1,067,822 条原始对话记录,来源包括 AgiBot、CA-1M、DROID、RoboTwin 和 ScanNet,覆盖重建室内场景、真实世界操作数据和仿真机器人交互。
数据任务包括 2D tracing、3D tracing 和 2D-to-3D lifting:分别预测图像平面有序路标、带深度的路标,或为问题中给出的 2D 路标补充深度。图像坐标归一化到 [0, 1000],深度单位为米;三分量答案表示图像坐标加深度,而不是笛卡尔 XYZ。该版本只提供 RGB 图像和 QA 文本,不包含深度图或预计算空间特征。
数据以 Parquet 行组织,每行包含一张图像和一个 QA 对,字段包括 image、question、answer、type、source、task、id、qa_index、record_index 等;可用 source、record_index、qa_index 标识单行,并按 source、record_index 还原对话。提供 agibot、ca1m、droid、robotwin、scannet 等来源配置;train 是打包切分,不定义保留评测集。许可证为 Apache License 2.0。
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 VCG-EAI/TraceSpatial-Trace --repo-type dataset --local-dir ./data/vcg-eai-tracespatial-trace
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("VCG-EAI/TraceSpatial-Trace")
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。
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