threshold dict | images int64 | gt_instances int64 | pred_instances int64 | tp int64 | fp int64 | fn int64 | precision float64 | recall float64 | f1 float64 | mean_matched_iou float64 | min_conf float64 | mean_conf float64 | max_conf float64 | problem_images list |
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ChenLong Embodied Intelligence Dataset
本仓库用于统一管理辰龙机器人实习中的数据集、模型权重、训练结果和说明文档。后续新增不同任务、采集批次、模型版本或实验资源时，都放在这里统一维护。
当前目录
embodied_dataset/：具身智能采集数据集，采用 LeRobot v3.0 结构，包含data/、meta/、videos/。yolo_dataset/：YOLO 目标检测数据、模型权重、训练参数和评估结果，当前包含blue_bucket_yolov8/。- 待新增新的数据集或模型。
新增数据集要求
具身数据优先采用 LeRobot v3.0 格式：meta/info.json、meta/stats.json、tasks、episodes、逐帧 Parquet 数据和按相机划分的视频。新增数据集至少写清：
- 任务：任务文本、目标物、成功标准、失败标准。
- 硬件：机器人型号、自由度、夹爪、相机位置、分辨率、FPS。
- 格式：目录结构、文件命名、episode/frame/timestamp/index 规则。
- 字段：observation、action 的 dtype、shape、单位、顺序和含义。
- 元数据：splits、tasks、episodes、stats 的生成方式。
- 质量：视频可播放、时序同步、无 NaN、失败样本是否保留。
- 来源：采集人、采集日期、许可、引用和第三方数据来源。
非 LeRobot 格式必须在子目录 README 中说明读取方式、字段 schema，以及如何转换到 LeRobot 或 RLDS。
新增模型要求
新增模型必须能复现训练和评估，至少写清：
- 模型：名称、版本、任务类型、基础模型或算法来源。
- 数据：训练数据目录、数据版本、划分方式和随机种子。
- 输入输出：图像键、状态向量、语言指令、action 维度或 bbox 格式。
- 训练：依赖版本、训练命令、epoch、batch size、学习率、设备和训练时长。
- 结果：权重文件、配置、日志、指标、测试集来源和推理示例。
- 限制：不适用场景、失败情况、许可和引用要求。
提交检查
- README 已同步更新。
- 大文件已走 Git LFS：
.mp4、.parquet、.pt、.pth、.ckpt、.safetensors、大型压缩包和评估图片。 - 数据集 metadata 与实际文件一致。
- 模型权重、训练参数、数据来源和评估结果能对应。
- 本地至少验证过数据可读、模型可加载或示例可运行。
参考规范
- LeRobot Dataset v3.0: https://huggingface.co/docs/lerobot/lerobot-dataset-v3
- RLDS: https://github.com/google-research/rlds
- Open X-Embodiment: https://github.com/google-deepmind/open_x_embodiment
- Hugging Face Dataset Cards: https://huggingface.co/docs/hub/en/datasets-cards
- Hugging Face Model Cards: https://huggingface.co/docs/hub/en/model-cards
使用说明
各子目录下保留更详细的 README.md。查看具体数据格式、模型文件、训练结果或使用方式时，请进入对应目录阅读说明。
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