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机器人数据增强

DataRobot Learning

通过应用保持标签有效性的变换来人工扩展机器人数据集:图像增强(裁剪、颜色抖动、模糊)、本体感觉噪声注入、动作扰动和视点合成。数据增强对样本高效的机器人学习至关重要——仅随机裁剪增强就可以使有效数据集大小翻倍,显著改善策略泛化。

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