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Augmentation de données en robotique
Expansion artificielle d'un ensemble de données robotique en appliquant des transformations qui préservent la validité des étiquettes : augmentations d'images (recadrage, variation de couleur, flou), injection de bruit proprioceptif, perturbations d'actions et synthèse de points de vue. L'augmentation de données est critique pour l'apprentissage robotique efficace en échantillons — l'augmentation par recadrage aléatoire seule peut doubler la taille effective de l'ensemble de données et améliorer significativement la généralisation de la politique.