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로봇 시범 데이터 품질 확인 목록
로봇 시범 데이터의 청결하고 유용하고 현대적인 학습 파이프라인과 호환되는 것을 어떻게 보장해야 할까요?
데이터 품질이 데이터 양을 왜 압도하는 지
1,000개의 고품질의 다양한 시범을 가진 데이터 세트는 종종 10,000개의 노이즈한 시범을 능가한다. 품질 문제는 센서 비동렬화, 행동 중단, 성공과 혼합된 작업 실패, 불합리한 레이블링 등이 훈련된 정책으로 퍼져 미스터리한 배포 실패를 유발한다.
15점 품질 확인 목록
이 체크를 훈련 세트에 추가하기 전에 수집된 에피소드들의 모든 배트에 적용하십시오.
- 센서 시간표가 10ms 이내에 동기화
- 카메라 프레임이 떨어지지 않습니다 ( 프레임 수와 기간을 확인하십시오)
- 물리적 관절 한계 내에서 행동 값
- 중간 단계 크기의 2σ 이상의 동작 중단이 없습니다
- 두 번째 검토자가 확인한 성공/실패 라벨
- 예상 기간 한계 내에서 완료된 작업
- 최종 데이터 세트에 대한 운영자 자정도 없습니다
- 중요한 단계에서 카메라가 차단되지 않은
- 자기 인식은 명령된 행동과 일치합니다.
- 올바른 순간에 립퍼 상태 전환
- 복제된 에피소드 없죠
- 메타데이터 필드 완료 (사업 ID, 운영자, 날짜)
- 목표형태로 저장된 에피소드 (RLDS/LeRobot)
- 예상 분포의 배트 통계는
- 무작위 샘플 점검
데이터 품질이 데이터 양을 왜 압도하는 지
1,000개의 고품질의 다양한 시범을 가진 데이터 세트는 종종 10,000개의 노이즈한 시범을 능가한다. 품질 문제는 센서 비동렬화, 행동 중단, 성공과 혼합된 작업 실패, 불합리한 레이블링 등이 훈련된 정책으로 퍼져 미스터리한 배포 실패를 유발한다.
15점 품질 확인 목록
이 체크를 훈련 세트에 추가하기 전에 수집된 에피소드들의 모든 배트에 적용하십시오.
- 센서 시간표가 10ms 이내에 동기화
- 카메라 프레임이 떨어지지 않습니다 ( 프레임 수와 기간을 확인하십시오)
- 물리적 관절 한계 내에서 행동 값
- 중간 단계 크기의 2σ 이상의 동작 중단이 없습니다
- 두 번째 검토자가 확인한 성공/실패 라벨
- 예상 기간 한계 내에서 완료된 작업
- 최종 데이터 세트에 대한 운영자 자정도 없습니다
- 중요한 단계에서 카메라가 차단되지 않은
- 자기 인식은 명령된 행동과 일치합니다.
- 올바른 순간에 립퍼 상태 전환
- 복제된 에피소드 없죠
- 메타데이터 필드 완료 (사업 ID, 운영자, 날짜)
- 목표형태로 저장된 에피소드 (RLDS/LeRobot)
- 예상 분포의 배트 통계는
- 무작위 샘플 점검