ओपन-सोर्स रोबोटिक्स लर्निंग डेटासेट
रोबोट हेरफेर, नकल सीखने और सुदृढीकरण सीखने के लिए ओपन-सोर्स डेटासेट की एक क्यूरेटेड कैटलॉग - आधिकारिक स्रोतों के लिंक के साथ।
वास्तविक-विश्व हेरफेर डेटा
इन-द-वाइल्ड रोबोट इंटरैक्शन और लंबे-क्षितिज कार्यों के साथ डेटासेट।
संग्रहबेंचमार्क-केंद्रित डेटासेट
प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य मूल्यांकन और क्रॉस-पेपर तुलना के लिए डिज़ाइन किए गए सूट।
संग्रहक्रॉस-रोबोट पारिस्थितिकी तंत्र
फाउंडेशन मॉडल प्रशिक्षण के लिए साझा प्रारूप और बहु-अवतार डेटा।
हाई-इंटेंट डेटासेट गाइड
टेलीऑपरेशन डेटासेट
ऑपरेटर डेमो, पुनः प्रयास और बूटस्ट्रैपिंग वर्कफ़्लो।
डेटासेट गाइडसंपर्क-समृद्ध डेटासेट
स्पर्शनीय, बल और विफलता-भारी हेरफेर संकेत।
उद्योग गाइडवेयरहाउस डेटासेट
SKU भिन्नता, अपवाद प्रबंधन और थ्रूपुट संदर्भ।
उद्योग गाइडलैब स्वचालन डेटासेट
दोहराए जाने योग्य प्रोटोकॉल और बेंचमार्क करने योग्य वर्कफ़्लो।
पायलट गाइडह्यूमनॉइड डेटासेट
ह्यूमनॉइड टीमों के लिए परिनियोजन-उन्मुख डेटा विकल्प।
ओपनआर्म गाइडओपनआर्म डेटासेट
ओपनआर्म के आसपास संग्रह और पैकेजिंग वर्कफ़्लो।
लोकप्रिय श्रेणियां
लोकप्रिय टैग
रोबोट लर्निंग के लिए डेटासेट
DROID
76K प्रक्षेपपथ, 350 घंटे, 86 कार्य। 564 दृश्यों में 50 संग्राहकों से जंगली हेरफेर। टेन्सरफ्लो डेटासेट, हगिंग फेस।
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ब्रिजडेटा V2
60K प्रक्षेप पथ, 24 वातावरण, 13 हेरफेर कौशल। कम लागत वाला विडोएक्स रोबोट। प्राकृतिक भाषा लेबल, बहु-कार्य सीखना।
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एक्स-एम्बोडिमेंट खोलें
1M+ एपिसोड, 22 रोबोट प्रकार, 500+ कौशल। एकीकृत आरएलडीएस प्रारूप। आरटी-एक्स मॉडल। 33 संस्थाएँ।
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ALOHA
द्वि-मैन्युअल टेलीऑपरेशन। ALOHA-कॉसमॉस-पॉलिसी, बेसलाइन डेटासेट। HDF5, आलिंगनशील चेहरा। हार्डवेयर खोलें.
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LIBERO
130 कार्य, 65K डेमो। आजीवन सीखने का मानदंड। स्थानिक, वस्तु, लक्ष्य सुइट्स। रोबोसुइट सिमुलेशन।
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रोबोनेट
15एम फ्रेम, 7 रोबोट प्लेटफार्म। मल्टी-रोबोट स्थानांतरण। सॉयर, फ्रेंका, बैक्सटर, फ़ेच, विडोएक्स।
डेटासेट देखें →रोबोमिमिक और मिमिकजेन
फ़्रेमवर्क + डेटासेट। मिमिकजेन: 200 मानव डेमो से 50K डेमो। सिमुलेशन + वास्तविक। एमआईटी लाइसेंस.
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लेरोबोट
मानकीकृत प्रारूप + हब। ड्रॉइड-100, अलोहा, एसओ-100। PyTorch, स्ट्रीमिंग। "रोबोटिक्स का इमेजनेट।"
डेटासेट देखें →मॉडल एवं उपकरण जिन्हें आप जोड़ सकते हैं
अनुसंधान के लिए तैयार अवधि
हम त्वरित मूल्यांकन के लिए आवश्यक पैमाने, प्रारूप और पहुंच विवरण पर प्रकाश डालते हैं।
क्रॉस-स्टैक संगतता
डेटासेट को व्यावहारिक मॉडल और टूल इकोसिस्टम में मैप किया जाता है।
परिनियोजन प्रसंग
डेटासेट विकल्प वास्तविक रोबोट निष्पादन बाधाओं से जुड़े हुए हैं।
स्केल-अप पथ
जब खुला डेटा पर्याप्त नहीं होता है, तो हम कस्टम संग्रह पाइपलाइनों का समर्थन करते हैं।