Dataset Viewer
The dataset viewer is not available for this subset.
Cannot get the split names for the config 'default' of the dataset.
Exception: SplitsNotFoundError
Message: The split names could not be parsed from the dataset config.
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 286, in get_dataset_config_info
for split_generator in builder._split_generators(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
StreamingDownloadManager(base_path=builder.base_path, download_config=download_config)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
)
^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/hdf5/hdf5.py", line 49, in _split_generators
import h5py
ModuleNotFoundError: No module named 'h5py'
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/split_names.py", line 71, in compute_split_names_from_streaming_response
for split in get_dataset_split_names(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
path=dataset,
^^^^^^^^^^^^^
config_name=config,
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
token=hf_token,
^^^^^^^^^^^^^^^
)
^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 340, in get_dataset_split_names
info = get_dataset_config_info(
path,
...<6 lines>...
**config_kwargs,
)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 291, in get_dataset_config_info
raise SplitsNotFoundError("The split names could not be parsed from the dataset config.") from err
datasets.inspect.SplitsNotFoundError: The split names could not be parsed from the dataset config.Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
UMI Raw Chase
这是 Chase 操作任务的原始 UMI 双手示范数据集。数据以 HDF5 文件保存，每个
episode_XX.hdf5 对应一条成功示范轨迹。
数据集概览
- 共 78 个 episodes、40,064 帧，大小约 850 MB。
- 采集频率为 30 Hz。
- 每条轨迹包含左右手腕 RGB 图像、左右手 FastUMI 位姿、左右夹爪输入和时间戳。
- RGB 图像以 JPEG 压缩后存储，记录的图像尺寸属性为 320。
- 所有已收录 episode 的
success属性均为true。
目录与命名
| 目录 | Episodes | 帧数 | 说明 |
|---|---|---|---|
local_chase/ |
10 | 4,597 | 基础 Chase 数据 |
local_chase_disturb/ |
10 | 4,536 | 画面中存在不同颜色、形状的干扰物体 |
local_chase_fall/ |
5 | 3,170 | 目标物体抓取后跌落，再次抓取 |
local_chase_fallre/ |
3 | 2,139 | 放入收纳盒失败后，再次放入 |
local_chase_li/ |
10 | 4,802 | 由另一位采集者采集 |
local_chase_offset/ |
20 | 10,675 | 目标物体在上、下、左、右方向存在位置偏置 |
local_chase_offsetre/ |
10 | 4,383 | 收纳盒在上、下、左、右方向存在位置偏置 |
mobile_chase_li/ |
10 | 5,762 | mobile 模式，由另一位采集者采集 |
命名后缀含义：
offset：目标物体存在上、下、左、右位置偏置。fall：目标物体抓取后跌落，需要二次抓取。disturb：画面中有不同颜色、形状的干扰物体。li：由另一位采集者采集。re：场景涉及收纳盒；例如fallre表示第一次未成功放入收纳盒后再次放入，offsetre表示收纳盒存在位置偏置。
HDF5 结构
典型 episode 包含：
observations/
images/
wrist_left_rgb # JPEG 压缩的左手腕 RGB 帧
wrist_left_rgb_len # 每帧 JPEG 数据的有效字节数
wrist_right_rgb # JPEG 压缩的右手腕 RGB 帧
wrist_right_rgb_len # 每帧 JPEG 数据的有效字节数
raw_input/
clamp_left # 左夹爪输入
clamp_right # 右夹爪输入
fastumi_pose_left # 左手 FastUMI 7 维位姿
fastumi_pose_right # 右手 FastUMI 7 维位姿
timestamps # 各帧时间戳
根节点属性还包含 task、batch、collector、num_steps、
record_freq_hz、image_compression、image_size 和 success 等采集元数据。
读取压缩图像时，应先使用对应的 *_len 截取该帧的有效字节，再进行 JPEG 解码。
快速读取
import cv2
import h5py
import numpy as np
with h5py.File("local_chase/episode_01.hdf5", "r") as f:
timestamps = f["timestamps"][:]
left_pose = f["raw_input/fastumi_pose_left"][:]
encoded = f["observations/images/wrist_left_rgb"][0]
encoded_len = f["observations/images/wrist_left_rgb_len"][0]
left_image = cv2.imdecode(
np.asarray(encoded[:encoded_len], dtype=np.uint8),
cv2.IMREAD_COLOR,
)
使用说明
该仓库保存未经转换的原始采集数据。训练前请根据任务需要完成图像解码、轨迹对齐、 动作定义确认及数据格式转换。FastUMI 7 维位姿的各维语义和夹爪数值范围应以对应的 采集程序为准。
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