AI Training Datasets

Dataset · Robotics

paper-towel-roll-784-789-809-lerobot-v21-relative-geometry-staging

SeongWoo Kim

LeRobot v2.1, 30 FPS, 117785 frames, 252 episodes: Task 784 (101), Task 789 (100), Task 809 (51). All four RGB streams and all 22 recorded robot state/action coordinates are retained. GR00T's intended policy uses the right arm and gripper (8 dimensions) plus external relative geometry (14 dimensions), with action horizon 24. Left-arm, head and lift states remain available for offline kinematic reconstruction. This is a staging dataset, not a validated metric-geometry training dataset. The 14-dimensional geometry slots are currently zero placeholders with valid=0 on every frame. annotation.releaselabelvalid is false on every frame. The zero values do not mean perfect alignment. Do not train…

46,561 generated teacher episodes for the eight public Track2 tasks; 4,931,066 frames at 20 Hz. There are 16 instruction strings for eight physical tasks. The training membership consists entirely of generated teachers. Actions use seven dimensions, including gripper commands -1 and +1. Two 128 x 128 RGB cameras and eight-dimensional robot state accompany each sample. The selection preserves the approved task and perturbation populations. Verified improvements replace 14,872 episodes; 31,689 current teachers remain. All episodes passed the core physics and data-loader release checks. Additional quality checks passed for 46,534 episodes; 25 unmet and two unknown checks are documented…

Two other simulators' own released substrates, walked here on their surfaces at their acquisitions: the cross-ENGINE check that this engine is not being compared with itself. The reference it reproduces is Robust Monte-Carlo Simulations in Diffusion-MRI: Effect of the Substrate Complexity and Parameter Choice on the Reproducibility of Results (Frontiers in Neuroinformatics), on the same object: grade A by the rule of dmipy-sim#459. Every one of the gate's 55 checks passed. Every number on this card is read from a record in records/ of this dataset, written by the stage that measured it (the reference-pack protocol, dmipy-sim#482); none of it is transcribed, so this card, the gate and any…

这是从 B200 集群打包上传的 particle-flow 全量可继续开发快照（含粒子流 Tokenizer、粒子流 DiT 世界模型、粒子流 JEPA 契约 A/B 世界模型、以及下游视频分割 VOS 与点追踪读出器）。 - Python 3.12，torch 2.8.0+cu128。 - 完整依赖锁文件在 env/requirements.lock（含 dmcontrol、mujoco、stableworldmodel、hydra-core、wandb、einops 等所有模块共用的依赖）。 - 在新机器上创建虚拟环境至 env/.venv（详见 env/README.md）： - V7b11（66 帧长窗口，11 帧分块，longchunk=11, longlayout=fixed）：gpstoken/ckpts/tokenizer/track-tok-v7b11-step4000/ckpt00004000.pt（SHA256 cc62f1b73b34487273aa09938d2bf82b05fd5c1de69d7ef440229c99bfa81555）。 - V7（≤17 帧 2D/3D 底座）：gpstoken/ckpts/tokenizer/track-tok-f2-selfcond-v7-step4500/ckpt00004500.pt。 - 3D 渲染与深度头：U3 gpstoken/experiments/gs3d/unified/U3/models/ckpt008000.pt；V6j…

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