プロットの見栄えを良くするだけでなく、Orca Hand の触覚信号が接触ラベルとして信頼できるほどクリーンであるかどうかをどのように判断していますか?
ノイズや不安定な閾値が接触ラベルや下流の把握学習データセットに直接漏れると、Orca Hand の触覚データはあまり役に立たなくなります。
センサーのノイズをどのようにフィルタリングし、接触ラベルが保持するのに十分な信頼性があるかどうかを判断していますか?
実際の接触をドリフトや振動から分離する方法、信頼できるフィルタリング アプローチ、トレーニングや評価の前にラベルの品質をチェックする方法を共有してください。
返信する場合は、ノイズ信号の症状を正確に 1 つと、ラベルの品質を向上させたフィルタリングまたは QA のステップを 1 つ正確に含めてください。
最も強力な応答は、スムージング後のトレースがどのように見えるかだけでなく、フィルタリングによって接触精度がどのように変化したか、結果を把握できるかについて述べています。
本当の解決策がソフトウェア フィルタリングではなく機械的な絶縁または配線であることがわかった場合は、そう言ってください。 多くのチームは、最初に間違ったレイヤーを検索します。
ラベル QA ルールの例は、フィルタリングに関するアドバイスを実用的なものに変えるため、特に役立ちます。