TTaekwan/human_data_contact
human_data 접촉 라벨 (3 dataset · 259 episode · 104,818 step) 사람이 원격조작한 teleoperation dataset 세 벌의 frame 마다 손(gripper)이 물체에 닿아 있는가를 0/1 로 적은 라벨이다. 같은 형식의 LIBERO 판이 TTaekwan/libero_contact, RoboCasa 판이 TTaekwan/robocasa_contact 에 있다. 폴더 셋 폴더 episode step fps contact 비율 라벨을 만든 방법 openarm_contact 107 66,203 30 0.0919 사람이 두 egocentric camera 영상을 보고 구간을 직접 찍었다 pnp_task_contact 101 14,902 15 0.4054 tactile(오른손) Otsu threshold + gripper 열림으로 끝을 잡고, 33 episode 는… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/TTaekwan/human_data_contact.
human_data 접촉 라벨 (3 dataset · 259 episode · 104,818 step)
사람이 원격조작한 teleoperation dataset 세 벌의 frame 마다 손(gripper)이 물체에 닿아 있는가를 0/1 로 적은 라벨이다. 같은 형식의 LIBERO 판이 TTaekwan/libero_contact, RoboCasa 판이 TTaekwan/robocasa_contact 에 있다.
폴더 셋
파일
sidecar 열
segments 는 [start, end) 반개구간이고 contact 를 그대로 펼친 값과 같다.
붙이는 법
import pandas as pd
ep = pd.read_parquet("…/lerobot/data/chunk-000/episode_000000.parquet")
sc = pd.read_parquet("openarm_contact/sidecar/episode_000000.parquet")
assert len(ep) == len(sc)
ep["contact"] = sc["contact"].to_numpy()알아 둘 것
openarm_contact의 구간은 episode 당 2개이고 median 25 step(0.83 s)으로 짧다. 사람이 접촉이 일어나는 자리만 찍었기 때문이고, 나머지 두 dataset 처럼 잡고 있는 동안 전체가 1 로 서 있지 않다.long_horizon_contact의 1 step lead 는pnp_task의 15 fps 에서 잰 0.0667 s 를 10 fps 에 적용한 값이라 실제로는 0.1 s 를 앞당긴다.pnp_task_contact는 2026-09-10 판(contact_label_v2.json)이다. 68 episode 는 이전 판을 그대로 두었고 33 episode 는 시작점을 다시 계산한 뒤 두 카메라 프레임으로 확인했다.
