GPT
R

RoboInter-Data

קוד פתוח

InternRoboticsרישיון לא דווח2026-02-03

  • Embodied-AI
  • Robotic manipulation
  • intermediate-representation

המאגר מרחיב סרטוני רובוטיקה קיימים עם שכבת תיוג צפופה לכל פריים. החומר מתאים למי שמאמן מודלי תפיסה או מדיניות תנועה וצריך מיקומים, מסלולים ונקודות מגע מדויקות.

  • 6,092הורדות בחודש
  • 16לייקים

מה זה

הנתונים מתבססים על הדאטהסטים DROID ו־RH20T ומכסים כ־230 אלף פרקי תנועה של זרועות רובוטיות. לכל פריים הוצמדו ייצוגי ביניים הכוללים תיחום של הגריפר והאובייקט, סגמנטציה, חיזוי מסלול עשרים צעדים קדימה, נקודות מגע בפיקסלים ומצב תנועה מרחבי של הזרוע. כל דגימה מקבלת דירוג איכות של רמה ראשית או משנית, כאשר רק 65,515 פרקים מוגדרים כאיכותיים לחלוטין בכל שדות התיוג.

המבנה במאגר מפוצל לארבע תצורות עבודה. התצורה המרכזית משלבת פעולות, תצפיות וידאו ותיוגים בפורמט LeRobot בגרסה 2.1 המחולק לקובצי parquet ווידאו MP4. לצד זה קיימת גרסת LMDB קלה שמחזיקה רק את התיוגים בלי המדיה, גרסת raw שמכילה קובצי pkl מקוריים וארכיוני מסכות סגמנטציה כבדים, ושתי תת-ערכות קטנות להדגמה והרצה באפליקציית Gradio.

מתאים ל

  • אימון מדיניות פעולה לרובוט

    שילוב של פקודות תנועה, תצפיות מצלמה ותיוגי מסלול בפורמט LeRobot לאימון מודלי שליטה בזרוע.

  • חיזוי נקודות מגע ואחיזה

    אימון מודלי ראייה ממוחשבת לזיהוי מיקום הגריפר, תיחום האובייקט וחיזוי מסגרות אפשריות לתפיסה.

  • פירוק משימות לשלבי ביצוע

    למידה וסיווג של מיומנויות בסיסיות ותת-משימות מתוך סרטוני הדגמה של מניפולציות פיזיות.

איפה זה נופל

כל הטקסטים וההוראות זמינים באנגלית בלבד. הנתונים מוגבלים לחומרת הרובוטים ולסביבות שצולמו במקור במחקרי DROID ו־RH20T. בנוסף, קיים פער איכות ניכר בין ההקלטות, שכן פחות משליש מהפרקים זכו לדירוג איכות מלא בכל שכבות התיוג. שימוש בקובצי ה־pkl הגולמיים דורש זיכרון עבודה משמעותי לפריקה ומגיע לעשרות גיגה-בייטים, כך שחובה לסנן את החומר לפי מפתחות האיכות לפני שמזינים אותו לאימון.

שאלות
נפוצות

האם מותר להשתמש במאגר לפיתוח מוצר מסחרי?

הכרטיס אינו מציין רישיון ישיר ומפנה לתנאים של DROID ו־RH20T. ללא בדיקה משפטית של הרישיונות המקוריים הללו, לא מומלץ להשתמש בו ישירות למוצר מסחרי.

כמה נפח אחסון נדרש כדי לעבוד עם הנתונים?

הגרסה הגולמית בלבד תופסת למעלה מ־80 גיגה-בייטים, כולל ארכיוני סגמנטציה וקובצי pkl גדולים. למי שצריך בדיקה מהירה, קיימת ערכת הדגמה קטנה של כ־929 מגה-בייט וגרסת ביניים במשקל 12 גיגה-בייט.

האם הדאטהסט כולל תמיכה בעברית?

המאגר מוגדר לשפה האנגלית בלבד. כל פקודות הטקסט, שמות המיומנויות ותיאורי תת-המשימות נכתבו באנגלית ואינם מותאמים לעברית.

מה ההבדל בין מאגר זה לבין DROID או RH20T הרגילים?

המאגר אינו מכיל רק הדגמות גולמיות, אלא מוסיף שכבת ייצוגי ביניים עשירה לכל פריים. הוא כולל תיוגים של נקודות מגע, מסלולי תנועה עתידיים, קופסאות תפיסה ודירוגי איכות שנבנו על גבי הדאטהסטים המקוריים.

איך טוענים

טעינת המידע בפורמט המומלץ דורשת הורדת קובצי tar ופתיחה שלהם במקום כדי לקבל את קובצי ה־parquet והווידאו. החבילה מותאמת ישירות לשימוש עם הדאטלודר של פרויקט RoboInter בגיטהאב, שמספק חיתוך לפי חלונות פעולה וסינון איכות. אין צורך בבקשת גישה מיוחדת, אך מומלץ להשתמש בקובץ range_nop.json שמספק המאגר כדי לחתוך פריימים סטטיים שבהם הזרוע לא זזה בתחילת ובסוף כל הקלטה.

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("InternRobotics/RoboInter-Data")

הרישיון

היוצרים לא הגדירו רישיון אחיד למאגר אלא מפנים לבדיקת הרישיונות המקוריים של RoboInter, DROID ו־RH20T. המשמעות היא שאין היתר שימוש מסחרי מפורש ואין ודאות לגבי הפצה חופשית של מודל שאומן עליו. לפני שימוש בסביבה שאינה מחקר אקדמי, חובה לבדוק בנפרד את תנאי השימוש של כל אחד ממקורות המידע המקוריים.

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗