Datasets:
The dataset viewer is not available for this subset.
Exception: SplitsNotFoundError
Message: The split names could not be parsed from the dataset config.
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 286, in get_dataset_config_info
for split_generator in builder._split_generators(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
StreamingDownloadManager(base_path=builder.base_path, download_config=download_config)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
)
^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/hdf5/hdf5.py", line 49, in _split_generators
import h5py
ModuleNotFoundError: No module named 'h5py'
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/split_names.py", line 71, in compute_split_names_from_streaming_response
for split in get_dataset_split_names(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
path=dataset,
^^^^^^^^^^^^^
config_name=config,
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
token=hf_token,
^^^^^^^^^^^^^^^
)
^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 340, in get_dataset_split_names
info = get_dataset_config_info(
path,
...<6 lines>...
**config_kwargs,
)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 291, in get_dataset_config_info
raise SplitsNotFoundError("The split names could not be parsed from the dataset config.") from err
datasets.inspect.SplitsNotFoundError: The split names could not be parsed from the dataset config.Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
TacSpike Slip Detection 1kHz
数据集简介
这是 TacSpike 项目的 1kHz 视触觉事件数据集发布版,任务为 滑移二分类。数据由原始触觉帧/视频经过 v2e + SuperSloMo 生成 1kHz DVS-like 事件,再按 20ms window 和 1ms stride 整理成 sequence HDF5。
dataset: tacspike-slip-detection-1khz
version: v1.0.0
task: slip_binary
event_source: v2e_superslomo_1khz
timestamp_resolution_ms: 1.0
window_ms: 20.0
stride_ms: 1.0
bins: 20
voxel_shape: [20, 2, 128, 128]
source_dataset: TacBench/Sparsh tactile frames
文件结构
README.md # Hugging Face dataset card
README_DATA.md # 数据包内说明
VERSION
metadata.json
SHA256SUMS.txt
summary.json
manifest_sequences.csv
manifest_windows.csv
verification_report.json
baseline_report.json
DATA_LICENSE
LICENSE
CITATION.cff
examples/
inspect_h5_schema.py
quickstart_slip.py
quickstart_marker.py
sequences/
train/{sequence_id}.h5
val/{sequence_id}.h5
test/{sequence_id}.h5
数据规模
num_sequences: 1559
num_sequences_by_split: {'train': 1091, 'val': 234, 'test': 234}
num_windows: 28952409
split_counts: train: 20293980 / val: 4173170 / test: 4485259
mean_event_count_per_window: 2.989931304161944
empty_window_ratio: 0.3324946811852513
类别统计
num_slip_windows: 7942685
num_no_slip_windows: 21009724
class_ratio_slip: 0.2743358937765766
HDF5 结构
每个 sequence 文件是一个独立 HDF5 文件,根属性中包含 sequence_id、format、height、width、bins、window_ms、stride_ms 等字段。
events/
t # float64, 秒,1ms 网格上的事件时间戳
x # int, [0, width)
y # int, [0, height)
p # int, 0/1 polarity
windows/
t_start # 每个训练窗口起点
t_end # 每个训练窗口终点
t_label # 该窗口对应的标签时刻
event_count # 该窗口内事件数
label/
slip
默认输入语义是:对每个 windows[i],取 [t_start[i], t_end[i]] 内的事件,动态 voxelize 成 (20, 2, 128, 128);窗口长度为 20ms,stride 为 1ms。
快速使用
安装最小依赖:
python -m pip install numpy h5py
在下载后的数据集根目录运行:
python examples/inspect_h5_schema.py --data-root .
python examples/quickstart_slip.py --data-root .
如果在代码仓库中使用完整工具链,可以运行:
python scripts/verify_dataset.py --input /path/to/dataset --task slip_binary
python scripts/train_baseline.py --input /path/to/dataset --task slip_binary --max-train-samples 2000 --max-eval-samples 500 --epochs 1
Baseline
baseline_report.json 中记录的是轻量 CNN baseline,主要用于验证数据读取、label 对齐和训练流程,不代表最终 SNN 性能。
{
"cnn": {
"accuracy": 0.2776,
"f1": 0.4345648090169067,
"precision": 0.2776,
"recall": 1.0
},
"device": "cuda",
"epochs": 1,
"eval_samples": 5000,
"majority_baseline": {
"accuracy": 0.7224,
"f1": 0.0,
"precision": 0.0,
"recall": 0.0
},
"sequence_input": true,
"task": "slip_binary",
"train_samples": 20000
}
校验
下载或迁移数据后建议先做校验:
sha256sum -c SHA256SUMS.txt
python examples/inspect_h5_schema.py --data-root .
已知限制
滑移类别不均衡,发布版应同时报告 precision、recall、F1 和 PR-AUC。
当前 CNN baseline 用于验证数据读取和训练流程,不代表最终 SNN 性能。
本数据集是由现有触觉数据集派生得到的事件数据,正式公开使用时应同时遵守原始数据集、
v2e、SuperSloMo及本发布包的许可要求。当前数据标签和事件均按 1ms 时间栅格组织,适合 1kHz 级滑移检测或触觉运动估计实验;如果模型使用不同采样频率,需要显式重新定义 window/stride。
许可
本数据集使用 license: other。数据文件是派生数据,二次分发和使用须遵守原始数据集及相关工具/模型权重的许可。详见 DATA_LICENSE 和 LICENSE。在原始数据许可完全确认之前,不应把本发布包标成 MIT、Apache、CC-BY 或 CC0。
引用
请引用 CITATION.cff 中的 TacSpike 数据集条目,并同时引用对应的原始数据集、v2e 和 SuperSloMo。后续论文/DOI 确定后,应更新本 dataset card、CITATION.cff 和 GitHub README。
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