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ロボットデモデータ品質チェックリスト
ロボットデモデータは 清潔で有用で 現代学習パイプラインに 適合することを確認する方法
なぜデータ品質はデータ量に 差があるのか
1,000 件の高品質で多様なデモが数多く,10,000 件以上の騒音なデモを上回るデータセットです.品質の問題 センサーの失同化,アクションの不連続性,成功と混ぜたタスク失敗,不一致なラベル付けは訓練された政策に広がり,神秘的な展開失敗を引き起こす.
15点質チェックリスト
訓練セットに追加する前に,収集されたエピソードの各組にこれらのチェックを適用してください.
- 10ms以内に同期されたセンサータイムスタンプ
- カメラフレームが落下されない (フレーム数と長さをチェック)
- 物理的な関節制限内のアクション値は
- ステップサイズから2σ以上の動作間断がない
- 2番目の審査員によって確認された成功/失敗のラベル
- 予定期間制限内で完了した任務
- 最終データセットではオペレーター自訂なし
- 重要な段階ではカメラが遮断されていない
- 許容は命令された行動に一致する
- 適切なタイミングでグリッパー状態の移行
- 複製エピソードはない
- メタデータフィールドが完了 (タスク ID,オペレーター,日付)
- ターゲットフォーマットで保存されたエピソード (RLDS/LeRobot)
- 予想される配分範囲内の配分統計
- ランダムサンプルをスポットで視覚的にチェックする
なぜデータ品質はデータ量に 差があるのか
1,000 件の高品質で多様なデモが数多く,10,000 件以上の騒音なデモを上回るデータセットです.品質の問題 センサーの失同化,アクションの不連続性,成功と混ぜたタスク失敗,不一致なラベル付けは訓練された政策に広がり,神秘的な展開失敗を引き起こす.
15点質チェックリスト
訓練セットに追加する前に,収集されたエピソードの各組にこれらのチェックを適用してください.
- 10ms以内に同期されたセンサータイムスタンプ
- カメラフレームが落下されない (フレーム数と長さをチェック)
- 物理的な関節制限内のアクション値は
- ステップサイズから2σ以上の動作間断がない
- 2番目の審査員によって確認された成功/失敗のラベル
- 予定期間制限内で完了した任務
- 最終データセットではオペレーター自訂なし
- 重要な段階ではカメラが遮断されていない
- 許容は命令された行動に一致する
- 適切なタイミングでグリッパー状態の移行
- 複製エピソードはない
- メタデータフィールドが完了 (タスク ID,オペレーター,日付)
- ターゲットフォーマットで保存されたエピソード (RLDS/LeRobot)
- 予想される配分範囲内の配分統計
- ランダムサンプルをスポットで視覚的にチェックする