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Dataset Viewer
The dataset viewer is not available for this dataset.
Cannot get the config names for the dataset.
Error code:   ConfigNamesError
Exception:    TypeError
Message:      Value.__init__() missing 1 required positional argument: 'dtype'
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/dataset/config_names.py", line 67, in compute_config_names_response
                  config_names = get_dataset_config_names(
                      path=dataset,
                      token=hf_token,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 161, in get_dataset_config_names
                  dataset_module = dataset_module_factory(
                      path,
                  ...<4 lines>...
                      **download_kwargs,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/load.py", line 1182, in dataset_module_factory
                  raise e1 from None
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/load.py", line 1157, in dataset_module_factory
                  ).get_module()
                    ~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/load.py", line 692, in get_module
                  config_name: DatasetInfo.from_dict(dataset_info_dict)
                               ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/info.py", line 284, in from_dict
                  return cls(**{k: v for k, v in dataset_info_dict.items() if k in field_names})
                File "<string>", line 20, in __init__
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/info.py", line 170, in __post_init__
                  self.features = Features.from_dict(self.features)
                                  ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/features/features.py", line 2023, in from_dict
                  obj = generate_from_dict(dic)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/features/features.py", line 1602, in generate_from_dict
                  return {key: generate_from_dict(value) for key, value in obj.items()}
                               ~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/features/features.py", line 1621, in generate_from_dict
                  return class_type(**{k: v for k, v in obj.items() if k in field_names})
              TypeError: Value.__init__() missing 1 required positional argument: 'dtype'

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.

NavAnywhere

NavAnywhere 是 OpenNWM 使用的导航视频数据发布。此仓库镜像原 ModelScope LAM-Data 的完整已发布文件，包括 NavAnywhere 快照与历史动作数据。压缩包名称、包内路径和数据校验值保持原样。

Hugging Face 下载 

hf download LittleB0sS/NavAnywhere --repo-type dataset --local-dir /path/to/NavAnywhere

中断后重跑同一命令即可续传。数据以归档文件发布，请按下方说明解压。

DreamDojo 导航 LAM 的可复现训练数据发布。仓库包含两类内容：

  1. NavAnywhere/<dataset>/packs/pack-XXXXXX-<sha12>.tar.zst：15 个按数据集隔离的不可变增量包；
  2. 仓库根目录已有的 LAM-Data-{recon,scand,sacson,...}-NNN.tar.zst.part-MMMMM：历史 action 数据分片，原样保留。

下载

ModelScope 可直接访问，不需要代理；下面的命令支持断点续传：

env -u HTTP_PROXY -u HTTPS_PROXY -u ALL_PROXY \
  -u http_proxy -u https_proxy -u all_proxy \
  ms-hub download LittleBoss/NavAnywhere --repo-type dataset \
  --local-dir /path/to/NavAnywhere --max-workers 8

NavAnywhere 快照

最新完整快照为 NavAnywhere/manifests/snapshot-v3.json，在 v2 基础上新增 The_Great_Outdoors。其包位于 NavAnywhere/The_Great_Outdoors/packs/，解压后为 NavAnywhere/The_Great_Outdoors/<trajectory>/<frame>.jpg。v2 在 v1 的 13 个数据集基础上新增 ego4d；第一次发布为 NavAnywhere/manifests/snapshot-v1.json。全局和数据集级 manifest 记录轨迹、帧、文件、大小、帧范围及 SHA256；NavAnywhere/SHA256SUMS 可直接校验。每个包压缩后严格小于 70,000,000,000 字节，归档内保持 NavAnywhere/<dataset>/<trajectory>/<frame>.jpg。后续版本只增加 pack 和新的 snapshot-vN.json，不会改写旧 pack。

cd /path/to/NavAnywhere
sha256sum -c NavAnywhere/SHA256SUMS
find NavAnywhere -path '*/packs/*.tar.zst' -print0 \
  | xargs -0 -I{} tar --use-compress-program=unzstd -xf "{}" -C /path/to/data

历史 action 分片

同一个 NNN.tar.zst 的所有 .part-MMMMM 必须按编号拼接。当前上传的分片多数只有 part-00000，仍使用下面的通用方式，避免把多个 NNN 错拼成一个归档：

cd /path/to/NavAnywhere
for first in LAM-Data-{recon,scand,sacson}-*.tar.zst.part-00000; do
  archive=${first%.part-00000}
  cat "${archive}.part-"* > "$archive"
  tar --use-compress-program=unzstd -xf "$archive" -C /path/to/data
done

训练只读取 splits/{recon,scand,sacson}/train/traj_names.txt。测试清单一并发布用于评估；哈希和条目数见 splits/manifest.json 与 splits/SHA256SUMS。

来源与许可

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训练配套

模型依赖权重位于公开仓库 LittleBoss/LAM-weights。完整环境、路径、四种范式和多机命令见 DreamDojo 的 external/lam_project/NAVIGATION_TRAINING.md。
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Papers for LittleB0sS/NavAnywhere