Датасеты с Hugging Face с описанием на русском: что внутри и какие модели на них обучить. В каталоге уже 1 085, новые добавляются каждый час.
Отвечает DeepSeek · переписка хранится только в этой вкладке
Корпус реальных сцен с изображениями и видео для обучения и оценки embodied-ИИ и робототехники.
Наборы траекторий разных роботов и задач для пост-тренировки GR00T N1.
Крупнейший открытый датасет телеоперации роботов: двуручные траектории манипуляций на станциях YAM.
Данные для проактивной манипуляции робота в омнимодальном контексте.
Корпус видео манипуляций роботов: 13 тыс. часов, 5 млн клипов и бытовые сценарии для обучения embodied-ИИ.
Гибридный синтетико-реальный датасет траекторий для обучения роботов-манипуляторов.
Обновлённый Alpha-набор эпизодов для robotics: 36 задач, интерактивные объекты и увеличенная длительность.
Четыре набора LIBERO с эпизодами робота Panda, объединённые и переведённые в формат LeRobot.
Крупный корпус видео, аудио и 3D о действиях человека для роботов и embodied AI.
Крупный мультидоменный корпус изображений и текста для 4D-моделирования мира и робототехники.
1 601 сцена автономного вождения по ~20 секунд в USDZ с картами XODR и поверхностной сеткой.
240 тыс. траекторий в 3 000+ сценах для обучения и оценки навигации embodied AI.
Более 1 млн реальных траекторий роботов по 22 воплощениям, неофициальная копия Open X-Embodiment.
Движения захвата LAFAN1, перенесённые на человекоподобных роботов Unitree H1, H1_2 и G1.
48 тыс. скринкастов (12,3 тыс. часов) для обучения и проверки видео- и робо-моделей.
Проверенные примеры function calling на английском для обучения и оценки LLM-агентов.
142 220 анимаций человеческого движения с текстовыми описаниями и разметкой для гуманоидной робототехники.
CAD-ассеты и сцены с настроенной физикой для симуляции домашних роботов.
5000 многошаговых траекторий агента для обучения и проверки агентных моделей на английском.
Покадровая разметка действий геймпада для публичных игровых видео — для обучения робототехнических моделей.
10 331 промпт с оценками качества от сообщества — для обучения и проверки ранжирования промптов.
Высокоточные collision-меши для 1000 indoor-сцен — для физически корректной навигации и взаимодействия.
Около 110 тыс. примеров с рубриками для обучения и оценки открытой генерации на zh/en.