
ఇంటర్వెన్షన్ రేట్ — ఇంటర్వెన్షన్ ఫ్రేమ్ల సంఖ్యను రన్లో మొత్తం ఫ్రేమ్ల సంఖ్యగా భాగించిన విలువ — మానవ నియంత్రిత DAgger లూప్ కలిగి ఉంటున్న చcheapest నిజమైన పురోగతి సంకేతం. ఈ కథ దానిని నిర్వచించిన విధంగా రెండు వ్యక్తులు ఒకే విలువను లెక్కించుకుంటారు, దానిని లాగ్ చేయడం ఎలాగో చూపుతుంది, మరియు నాలుగు విధాలైన విపరీతమైనవాటిని ఎదుర్కోవడం: సంచాలకుడి అలవాటు, ఎవాలుయేషన్ సెటప్ యొక్క గమనం, సరిదిద్దుకోవడం కోసం మాత్రమే శిక్షణ, మరియు సోమవారం కంటే మంగళవారం నేను ఇతరంగా సరిదిద్దుకుంటున్న మానవుడు.
DAgger రౌండ్ ఉత్సాహంగా ఉందని అనిపిస్తుంది, చేస్తున్నప్పుడు. నువ్వు విధానం నడుపుతావు, అది సంగ్రహించడంలో విఫలమైనప్పుడు ఆధిపత్యం చేసుకుంటావు, సరిదిద్దుకోవడం సేవ చేసుకుంటావు, పునశ్శిక్షణ చేసుకుంటావు, మరియు తరువాతి రన్ చేస్తే — నిశ్చయం చేసుకుంటావు — కొద్దిగా తేలికైనది కనిపిస్తుంది. రెండు రౌండ్ల తర్వాత ఏదైనా మారిందో నిర్ణయించలేనివారు, ఎందుకంటే "కొద్దిగా తేలికైనది" పరిమాణం కాదు.
లూప్కు ప్రతి రౌండ్కు ఒక సంఖ్య అవసరం, మరియు మానవ నియంత్రిత లూప్లో ఆ సంఖ్య దాదాపు ఉచితం: రన్లో విధానం కంటే నీకు నియంత్రణ ఉందని పేలిన రన్లో భిన్నమైన భిన్నాంశం. ఈ కథ రెండు వ్యక్తులు ఒకే విలువను లెక్కించుకోవడానికి దానిని నిర్వచించిన విధంగా, దానిని లాగ్ చేస్తుంది, ఫలితంగా వచ్చిన వక్రరేఖను చదువుతుంది, మరియు నాలుగు విధాలను పేర్కొంటుంది, ఎందుకంటే అది ఒంటరిగా ఉన్నప్పుడు నిర్లక్ష్యానికి గురిచేస్తుంది. సిద్ధాంతం కోసం ఈ భాగం అనుకూలం, చూడండి DAgger వివరణ మరియు మానవ నియంత్రిత రూపాంతరం; ఆచరణాత్మక సమానత్వం SO-100 లో DAgger లూప్ నడుపుకోవడం.
సంక్షిప్త సంస్కరణ
- •ఇంటర్వెన్షన్ రేట్ = ఇంటర్వెన్షన్ ఫ్రేమ్లు / రన్ యొక్క ఫ్రేమ్లు. ఫ్రేమ్లు, ఎపిసోడ్లు కాదు, మరియు హారం నీ సరిదిద్దుకోవడంలో ఖర్చు చేసిన ఫ్రేమ్లను కూడా కలిగి ఉంటుంది.
- •మూడు రౌండ్ల పై చదరపు వక్రరేఖ అంటే రౌండ్లు ఏమీ కొనలేవని అర్థం — మిశ్రమం, చెక్పాయింట్ లేదా టాస్క్ మార్పు వలన నాల్గవ భాగాన్ని సేకరించటానికి కంటే భిన్నంగా ఉంటుంది.
- •పడిపోయే ఇంటర్వెన్షన్ రేట్ అనేది పెరుగుతున్న సఫల్యత రేట్ కాదు. విధానంపై నీ విశ్వాస పెరుగుతున్నందున నీ ఫలితం కోసం చేయే ప్రవేశం దిగువకు క్రమరహితంగా సూటిగా కిందకు చేస్తుంది.
- •నిర్ణీత ఎవాలుయేషన్ ప్రోటోకాల్ లేకుండా — ఒకే ప్రారంభ స్థానాలు, పదార్థాలు, కెమెరాలు, ప్రయత్న సంఖ్య — నువ్వు గది కొలుస్తున్నావు.
- •సరిదిద్దుకోవడమే కోసం శిక్షణ ఇచ్చిన విధానం స్థితి వితరణను ఆలోచన చేస్తుంది. IWRకి సమాధానం: ఇంటర్వెన్షన్ మరియు నాన్-ఇంటర్వెన్షన్ నమూనాలను సమానమైన నిష్పత్తిలో గీయండి.
రౌండ్కు సంఖ్య అవసరమైన కారణం
DAgger ఉనికిలో ఉందు వితరణ సమస్య కారణంగా, మరియు వితరణ సమస్యలు కంటికి దృశ్యమానం కాదు. రాస్ మరియు బగ్నెల్ చూపిన విధంగా అనుకరణ శిక్షణ నిర్ణీత ప్రదర్శన సమితిపై పుట్టుకొచ్చిన లోపాలను సమ్మిళితంగా చేస్తుంది మరియు సమయ రాయి పక్కన చతురస్రంగా ఎక్కుతున్న చెప్పటానికి ఉన్న సరిహద్దుతో: శిక్షార్థి ప్రదర్శన చేసిన రాష్ట్రాలను విడిచిపెట్టినప్పుడు, ఏమీ డేటా తిరిగి రావాలని చెబుతుంది. DAgger దీన్ని పునరావృత్తిలో సరిదిద్దుస్తుంది — విధానం నడుపుకోవడం, సందర్శించిన రాష్ట్రాలను లేబుల్ చేయడం, సమ్మిళితం చేయడం, పునశ్శిక్షణ చేయడం — ఇది రాస్, గోర్డన్ మరియు బగ్నెల్ నిర్లోభ ఆన్లైన్ శిక్షణకు తగ్గింపుగా చేసింది.
ఆ ఫ్రేమ్వర్క్ వారు దాటిపోయే పర్యవసానం ఉంది. కేటాయింపు పాలసీ సిరీస్ల గురించి, ఏక రన్ కాదు. ఇది ఏమీ చెప్పదు, చేస్తే మీ రౌండ్ మూడు సహాయం చేసిన. సందర్శన చేసిన ప్రతిది కొలవడానికి సరిదిద్దుకోవడం అవసరం. కెల్లీ మరియు సహచరులు HG-DAggerని అందించారు ఎందుకంటే క్లాసిక్ DAgger అపరిణతుని నియంత్రణలో ఉన్నప్పుడు నిపుణుడిని చర్య లేబుల్ల కోసం అడుగుతుంది, ఈ కంపోజ్ మెమోరీ భద్రత తగ్గవచ్చు మరియు మానవ నిపుణులతో చేస్తే, గ్రాహక బలహీనత ద్వారా లేబుల్ నాణ్యతను కాలుష్టం చేయవచ్చు అని వాదిస్తుంది. HG-DAgger కూడా సమర్థన స్థితికి ఒక ప్రమాద చిహ్నం నేర్చుకుంటుంది మరియు డ్రైవింగ్ పనిలో DAgger మరియు ప్రవర్తన సమీకరణ రెండింటిని పొందిన కంటే మెరుగైన పనితీరు నివేదిస్తుంది. ఇది ఇంటర్వెన్షన్ సంఖ్యలను ప్రకటించదు; ఆ సంఖ్యలను నీవు నిర్మిస్తావు.
రేటు నిర్వచించిన విధంగా రెండు వ్యక్తులు ఒకే సంఖ్యను పొందుతారు
నిర్వచనం ఒక పంక్తి: ఇంటర్వెన్షన్ ఫ్రేమ్లను రన్లో ఫ్రేమ్ల ద్వారా భాగించారు. ఇంకా కష్టమైనవన్నీ ఫ్రేమ్ ఎందుకు సంఖ్యలుకు లెక్కించడం మరియు ఏ విధానం సంఖ్య లెక్కించడం లోపలి.
ఫ్రేమ్లు, ఎపిసోడ్లు కాదు
కనీసం ఒక ఇంటర్వెన్షన్తో ఎపిసోడ్లను లెక్కించడం నిస్సారమైనది: ప్రతిది ఒక నడుంచుకుని మరియు పది మీరు ఎనభై శాతం నడుపుకున్నవి రెండూ "10/10". ఫ్రేమ్ సంఖ్య వాటిని పిడిచేస్తుంది, మరియు రికార్డింగ్ ఇప్పటికే ఉన్నది విస్తృతి — లో LeRobot డేటాసెట్ ఫార్మ్యాట్ ప్రతిది టైమ్స్టెప్ ఒక పંక్తి, కాబట్టి ఇంటర్వెన్షన్ పంపిణీ రాష్ట్రం మరియు చర్య పక్కన ఒక బూలియన్ కాలమ్. ఇక్కడ పంపిణీ చేయడం ప్రారంభమైనప్పుడు ఫ్రేమ్కు వ్రాయబడుతుంది మరియు నియంత్రణ రిటర్న్ చేసినప్పుడు సమీక్ష చేయబడుతుంది.
హారం సరిదిద్దుకోవడం కూడా కలిగి ఉంటుంది
రెండు హారాలు రక్షణీయమైనవి — మొత్తం రన్ ఫ్రేమ్లు, లేదా విధానం ఆటోనమస్గా నడుపుకున్న ఫ్రేమ్లు — మరియు అవి ఎక్కువ ఇంటర్వెన్షన్ స్థిరాంకాల వద్ద చెడ్డకు విభజన చేస్తాయి. 1000 లో 400 కోసం దిగువకు చేసుకోని మరియు మొదటిది 40 శాతం ఇస్తుంది, రెండవది 67 శాతం. ఒక రౌండ్ నిరిక్షణ దీని మీద చేసిన విధంగా తరువాతి నిరిక్షణ రెండవది తీసుకున్నవాటిని ఎలా నిజమైన భూమిపై అదృశ్యమైనదో ఈ విధంగా. మొత్తం ఫ్రేమ్లను లక్ష్య చేయండి మరియు సిరీస్లో ఎంపిక జరిపిండి.
ఒక సారి సంపర్కపంపిణీ చేసిన చేసిన తీసుకోండి
ఎల్లప్పుడు సీమ ఉంటుంది. నియంత్రణ ప్రవహిస్తుంది, కొన్ని ఫ్రేమ్లు ఏ దిక్కులకీ చెందవి: చేయుకోని ఆలస్యం చేయబడుతుంది, నేత అలిభేదం చేస్తుంది, రికార్డింగ్ గడ్డకట్టుకుపోయింది. ఈ పైపలైన్ సీమ ఫ్రేమ్లు ముడ స్ట్రీమ్లో ఉంటాయి మరియు కూడా ఉద్యోగ చేసిన ఎపిసోడ్ — వారు విధానం ప్రవర్తన లేదా శిక్షణ విలువ సరిదిద్దుకోవడం కాదు. సీమ ఒకే విధంగా ప్రతిది రౌండ్కు సంఖ్య లెక్క చేయండి: 30 Hz లో, ఆరుది ఆధిపత్యం అలిభేదం రెండు సెకన్ల సీమ ఫ్రేమ్లు, 360, చేయుకోవాలి శాతం బిందువు కదిలించుకోవాలి సరిపోతుంది.
ఫ్రేమ్లు లేదా ఎపిసోడ్లు; మొత్తం రన్ లేదా ఆటోనమస్ పూర్తిగా; సీమ ఫ్రేమ్లు లేదా బయటకు. ఉదయానికీ నిరిక్షణ రౌండ్ల పటుకుపోయిన సీమగా సిలెంట్లీ భిన్నమైన ఆ వక్రరేఖ అర్థం లేనిది. వ్రాయండి ఉన్న మూడింటిని కిందకు.
దానిని లాగ్ చేయండి కాబట్టి సంఖ్య సెషన్ నుండి జీవించడం
నియమ సంఖ్య గమనిస్తున్న ప్రక్రియ చిత్రం చేసిన పూర్ణ: ఇది నిటారుగా పాలిస్తోంది, అది రీస్టార్ట్ చేసిన విధంగా ఆ అదృశ్యమైనది మరియు గీయబడటానికి మారదు. ఒక జోడించెందుకు-పంక్తి రన్ కోసం సిరీస్ సరిపూర్ణతని కవర్ చేస్తుంది — అందువల్ల ఏది చెక్పాయింట్ నడుపుకున్నవాటిని కూడా కలిగి ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఆ రౌండ్ ప్రతిదీ మారుస్తుంది మరియు అందుకు పోయిన వాటిని పిచ్చుకుపోవడం చేస్తుంది చేసిన బాకీ చెయ్యడానికి ఖాతంపరిణతి చేస్తుంది.ఒక రౌండ్కు ఒక నిర్ణయ వసతి సమర్థనంపై ఉంటుంది కంటే ఖాతం తర్వాత.రెండు నిర్ణయాలు భారీ ఉంటాయి.
{"round": 2, "run_id": "inf-2026-08-24-1108", "checkpoint": "ckpt-8500",
"frames": 5412, "intervention_frames": 611, "rate": 0.113,
"takeovers": 7, "input": "keyboard", "denominator": "total_run_frames",
"handover_frames": "excluded", "episodes_kept_as_correction": 5,
"train_mix": {"base_demos": 120, "corrections": 41},
"eval_protocol": "protocol-A", "eval_trials": 20, "eval_successes": 11}తరువాత శిక్షణ ఉద్యోగం ఫీడ్ చేసిన విధానం; బిందువు లేకుండా ఆ విధానం చేసిన వాటిని సూచించటానికి మారదు. eval_protocol నిర్ణీత పరీక్ష సంచిపిన తర్వాత అవుట్పుట్ చేసిన సంచిపిన, మరియు చెట్టు చేసిన ఖాతం. ay-robots చేసిన చేసిన చేసిన చేసిన విధానం నడుపుకున్న సెషన్ కోసం ఇంటర్వెన్షన్ ఫ్రేమ్ సంఖ్య చేసిన నిటారుగా పాలిస్తుంది, కాబట్టి నిటారుగా పాలిస్తోంది గుర్తిస్తోంది భర్తీ ఖాతం కంటే; డేటాసెట్ లక్ష్య ఫలితాలు సూచిస్తుంది పర్ఫ్రేమ్ కాలమ్ల ఆయుధ చేసిన.శిక్షణ కాంక్రీట్ మ్యాట్రిక్స్ చేసిన విధానాలు, డేటాసెట్లు మరియు చెక్పాయింట్లు గంభీరంగా చేసినప్రతిది రౌండ్ చెక్పాయింట్ మరియు డేటాసెట్ కలిపిన అలిభేదం. సంఖ్య ఎందుకు కూర్పు రికార్డ్ సిద్ధం కాబట్టా ఏమీ సూచించటానికి మారదు.

రౌండ్
చెక్పాయింట్ డ్రైవ్కు
| ఫ్రేమ్లు | ఇంటర్వెన్షన్ ఫ్రేమ్లు | రేట్ | సఫల్యతలు (20 లో) | 0 (బేసిక్ విధానం) | బేసిక్ విధానం |
|---|---|---|---|---|---|
| 5 900 | 1 380 | 23.4 % | 7 | 1 | రౌండ్ 0 కలిపిన నుండి |
| 5 610 | 980 | 17.5 % | 10 | 2 | రౌండ్ 1 కలిపిన నుండి |
| 5 412 | 611 | 11.3 % | 11 | 3 | రౌండ్ 2 కలిపిన నుండి |
| 5 380 | 598 | 11.1 % | 12 | రౌండ్లు ఒక మరియు రెండు ఖాతం చేస్తున్నవి. రౌండ్ మూడు కాదు: 11.3 నిర్ణీత 11.1 శాతం భౌతిక చేయుకోని కొద్దిగా చేసిన-నుండి-రన్ వైవిధ్యం లో, మరియు నాల్గవ రౌండ్ కూర్పులన కొన్ని రెండవ సందర్శన అతిథ్య జర్జర్జర్. ఫ్లాట్ సెగ్మెంట్ చెప్పుతుంది అలిభేదం గట్టిగా ఏదైనా. | చేసిన వాటిని సమర్థన చేస్తుంది నిర్ణీత ఇంటర్వెన్షన్లు కాదు — చిత్ర చేయుకోని చేసిన, తీసుకోని సీమ, కీలక చేయుకోని చేసిన దానికీ సరిపూర్ణ సంఖ్య. సరిదిద్దుకోవడం ఏమీ డేటా తిరిగి పరిష్కరించటానికి చిత్ర గోడ సరిదిద్దుకోవడం ఎవరూ. |
సరిదిద్దుకోవడం చిత్త ఆధారం డేటాసెట్కు ఇచ్చిన గ్రేడియంట్ సూచిస్తుంది, మరియు ఏమీ వెయ్యేటం చేయుకోని.
- సరిదిద్దుకోవడం ఇతరులను విధానం చేసిన, కాబట్టి విధానం సమర్థనఆ రెండు పద్ధతుల మరియు రేఖ సెలయిన దగ్గర.
- వైఫల్య అపస్ట్రీమ్: కెమెరా మార్చిన, చేసిన సరిపూర్ణత, గర్భమండలం దృష్టి ఆధారం శిక్షణ కాదు.
- టాస్క్ ఈ విధానం నుండి గరిష్ఠ ఈ హార్డ్వేర్, మరియు తరువాతి దశ ఎక్కువ బేసిక్ డేటా.
- చేసిన రెండు లూప్ నిర్లక్ష్యాలు కాదు. సిరియస్-ఫ్లీటలో మానవ దిక తగ్గుతున్న ఫలితం ఆయోజన: రోబోట్ ఆటోనమీ సూధరిస్తుంది, ఆ తను ముందుకు ఉంటాయి ఇంటర్వెన్షన్ కోసం అభ్యర్థనలు, క్రమ సూధరిస్తుంది నిర్ణీత ఎక్కువ కాబట్టా పనిభారం. అక్కడ ప్రమాణం అయోజన ఉద్దేశ్యం. చేసిన హృద్యం లూప్కు సహకారం, చేసిన రెండవ సమస్య భూమిపై కాబట్టా.
- సమస్య 1: పడిపోయే రేట్ పెరుగుతున్న సఫల్యత రేట్ కాదు
ఇంటర్వెన్షన్ రేట్ సరిపూర్ణంగా కొలుస్తుంది: రన్ను ఎంత నీ ఆధీనం. ఆ నిర్ణయం నీది, నిటారుగా జీవించిన, మరియు చేస్తుంది. రౌండ్ సున్నా నీ దీనికీ మూలకు తీసుకోని కంటే ఎక్కువ చేసిన నిర్ణీత కోణం; రౌండ్ మూడు నీ చూసిన విధానం పెరుగుతుంది డజన్లు నుండి చేసిన అనుమతిస్తుంది. నీ ప్రమాణం మార్చిన;
విధానం
కాబట్టా కాదు. రేట్ చెప్పుకోని వ్యతిక్రమం పడిపోతుంది.మానవ విశ్వాస కనీసం భూమిపై ఉన్న పరిమాణం సాహిత్యం కంటే అనురూప సాంకేతిక శాస్త్ర విధానం. సిరియస్ రీ-బరువు శిక్షణ నమూనాలు కూర్చిన మానవ విశ్వాస ఉపయుక్తమైన విధానం బరువు ప్రవర్తన సమీకరణ, నిర్ణీత ఎనిమిది శాతం చేసిన వంద ఒక ఖాతం నిర్ణీత విధానం సఫల్యత రేట్, కూర్చిన రెండింటిని నుండి సమీకరణ ఊపిరి. ఆ చేస్తుంది విశ్వాస డేటా జీవితపు. ఆ దీనికీ మరియు రౌండ్ మూడు నీ తలలో ప్రమాణం సరిదిద్దుకోని.నీ కూర్చిన చేయుకోని చేసిన చేసిన నీ ప్రమాణం అందువల్ల జతచేయండి చేసిన నీ ప్రమాణం చేయుకోని: ఒక నిర్ణీత నీవు ఆటోనమస్ విధానం పరీక్షలు ఎటువంటి చేసిన, చేసిన ఎటువంటి మీ ఎక్కువ లేఖన. రేట్ చేసిన పడిపోతుంది జతచేయిన సఫల్యత రేట్ కూర్చిన ఫ్లాట్ ఆలోచన-గుర్తిస్తోంది అలవాటు — నీ చేసిన లూప్ నుండి భూమిపై ప్రగతి చేస్తుంది.
ఇంటర్వెన్షన్ రేట్
నిర్ణీత ప్రోటోకాల్ సఫల్యత రేట్
| సంభవంగా చదువుకోవడం | పడిపోతుంది | పెరుగుతుంది |
|---|---|---|
| రౌండ్ సఫల్య. కొనసాగించుకోవడం. | పడిపోతుంది | ఫ్లాట్ |
| నీ ప్రమాణం కూర్చిన, లేదా సరిదిద్దుకోవడం తీసుకోని ప్రయత్న బదులుకు వైఫల్య తీసుకోని. | పడిపోతుంది | పడిపోతుంది |
| సరిదిద్దుకోవడం నీ విధానం బాధపడుతుంది. చేసిన మిశ్రమం మరియు దిన పట్టుకోని పరీక్ష చేయండి. | ఫ్లాట్ | ఫ్లాట్ |
| రౌండ్ కొన్నీ కొనలేవు. మార్పు కలిపిన, చెక్పాయింట్ లేదా టాస్క్ ఎక్కువ సేకరించటానికి కంటే. | పెరుగుతుంది | పడిపోతుంది |
| రిగ్రెషన్. సంశయ శిక్షణ కలిపిన, కెమెరా మార్చిన లేదా చెక్పాయింట్ కలిపిన-సంశయ నిర్ణయం చేసిన తోటి. | సమస్య 2: నిర్ణీత ప్రోటోకాల్ లేకుండా, నీ గది కొలుస్తున్నావు | నిజమైన-రోబోట్ ఎవాలుయేషన్ ఆయుధ మరియు కష్ట పునరావృత్తమయ్య. సింపలర్ రచయితలు సిమ్యూలేటెడ్ ఎవాలుయేషన్ చేస్తుంది దర్శకత్వం ఆలోచన నిజమైన-ప్రపంచ నిర్ణీత విధానాలు కాదు సాధ్యం మరియు ముఖ జాబితా సమస్యలు దాని నుండి చాలా ఖరీదైనవి విస్తృతకు భూమిపై విధానాలు. రోబోారీనా దానిని సమస్యకు భూమిపై, ఎక్కువ ఐదు-వందలు జతచేయిన నిజమైన-రోబోట్ ఎవాలుయేషన్ ఎపిసోడ్లు ఏడు సఖ్య రిజర్వ-గుర్తిస్తోంది నుండి, రోబోట్ నిర్ణీత ప్లాట్ఫార్ం జరిపిన. దానికీ ఎవాలుయేటర్లు సెలఈ తమ టాస్క్లు మరియు పరిసరాలు సంశయ-గుర్తిస్తోంది జంటలు విధానాలు ఖాతం చేస్తుంది; గుర్తిస్తోంది నిర్ణీత జతచేయిన సఫల్య శాసకాధికారం సాధారణ, కేంద్రీకృత ఎవాలుయేషన్ కంటే నిర్ణీత-గుర్తిస్తోంది విధానం సఫల్యత సఠిక. |
నీరు ఆ రన్ ఆరు-వందలు జతచేయిన ఎపిసోడ్లు ఒక
SO-100
ఒక కార్యశాలలో. నీరు జేయవచ్చు చేస్తుంది వైవిధ్యం తీసుకోని నీ నియంత్రణ — ఒక జాబితా చేసిన సరిపూర్ణ ఎవాలుయేషన్ సెటప్ అక్కడ.కోణందీనిని గట్టిగా చేయండి
| దీనికీ చేసిన లేదా జీవితపు | ప్రారంభ సూచన | ఒక వ్రాయిన హోమ్ సూచన, తయారు చేస్తుంది ప్రతిది ప్రయత్న కంటే |
|---|---|---|
| ట్రాజెక్టరీ ప్రారంభం విస్తీర్ణం బయట | చిత్రాలు | టేపు గుర్తులు, మరియు ఒకే భౌతిక చిత్రాలను సేవ ఎవాలుయేషన్ |
| ఒక 'ఉత్తమ' విధానం నిజంగా దగ్గర చిత్రం | కెమెరాలు మరియు కాంతి | ఒకే జతచేయిన, సూచికలు, బహిర్గతం; బ్లైండ్లు సంවృతం; చిత్రం సెటప్ |
| స్థానిక్ కెమెరా సూచికలు ఫలితం ఆধిపత్య చేయుకోని చేయుకోని | ప్రయత్నలు మరియు ఆపుటి నిర్ణయం | నిర్ణీత n, నిర్ణీత టైమ్అవుట్, ప్రమాణం వ్రాయిన ముందు రౌండ్ |
| పోస్ట్-హక్ ప్రమాణాలు సమీపం-మిస్లను ఎటువంటి నీ వేయుకోని | సంచిపిన ప్రవర్తన | ఆటోనమస్ ఎవాలుయేషన్ ప్రయత్నలు సమయ ఏమీ ఇంటర్వెన్షన్లు |
| ఎవాలుయేషన్ కూర్చిన సరిదిద్దుకోవడం సెషన్ | అప్పుడు ఉన్న పరిశీలన, అమానీయ ఆ ప్రయత్న సంఖ్యలు ఒక కార్యశాల చేయుకోని సఫల్య. సాధారణ ఉజ్ఝాయిల్ కింద, అరభై శాతం నుండి చేసిన ఆ ప్రయత్నలు సుమారు ప్రతిది ఆరు శాతం రెండు-దిక లో చేసిన ఎక్కువ — చదరపు మూలం అరభై తరపై మూడు-శాతం మీద చేసిన కంటే నిర్ణీత ఎక్కువ ఎవరూ నుండి కూర్చిన నిర్ణీత దీని కూర్చిన రెండు చేసిన-కూర్చిన కంటే నిర్ణీత సుమారు. అరభై నుండి డెబ్బై శాతం దీని కూర్చిన ఎందుకంటే ఏమీ చేసిన జరిగినది. యాభై ప్రయత్నలు నుండి-రౌండ్ బడుతుంది కూర్చిన సుమారు ఏడు పాయింట్లను, అందువల్ల చేసిన సంధ్య. | ఈ సమరూపం సంజ్ఞ ఇంటర్వెన్షన్ రేట్ కోసం: పెండెంట్ వెయ్యాల ఫ్రేమ్ల కంటే ఆ టూకూర్చిన నిర్ణీత ఫలితాలు, ఆ జీవితపు చేసిన-నుండి-రన్ వైవిధ్యం అందువల్ల-నిర్ణీత అందువల్ల బాధపడుతుంది. సూక్ష్మమైన సిద్ధాంతం ఎపిసోడ్లు భారీ సంబంధితం చేసిన — ఒక చేసిన గ్రీప్ రేఖ సరిదిద్దుకోవడం ఫ్రేమ్ల ఎక్కువ — సక్రియం నమూనా పరిమాణం తకుపిట్ కూర్చిన నుండి ఆధిపత్యం సంఖ్యకు. చేస్తుంది రేట్ ప్రారంభ సూచన చేస్తుంది సఫల్యత రేట్ చేసిన నిర్ణీత విషయం. |
ఎవాలుయేషన్ ఎపిసోడ్లను ఆటోనమస్ కూర్చిన నుండి దూరం
ఎవాలుయేషన్ ఎపిసోడ్లను కూర్చిన శిక్షణ డేటాసెట్లోకి కూర్చిన ఏమీ అని — లేదా రౌండ్ n+1 చేస్తుంది చేసిన డేటా చేసిన, మరియు వక్రరేఖ కొలుస్తుంది జ్ఞాపనం.
సరిదిద్దుకోవడం ఆసక్తికరమైన డేటా, కాబట్టా అందువల్ల చేసిన కూర్చిన దానిపై శిక్షణ కేవలం అందలేనిది. వారు చేస్తాయి దిక నుండి ఆయుధ చేసిన ఇక్కడ విధానం ఇప్పటికీ వికాసం చేసిన మరియు చెప్పుకోని దీని-చేసిన తరహా. సూక్ష్మమైన-సర్దుబాటు చేస్తుంది ఆ సీమ కూర్చిన మరియు అప్పుడు విధానం సుదీర్ఘకాలీన చేసిన మరియు విస్మరించిన కూర్చిన చేసిన ఎలా-చేస్తుంది ఒక శుద్ధ ఒకటి.
మండ్లెకర్ మరియు సహచరులు నిర్మితం తమ దూరస్థ ఇంటర్వెన్షన్ సిస్టెమ్ చుట్టూ ఇది. దిక: కుశలత్వ టాస్క్లు సూచిస్తాయి బాటిల్నెక్ ప్రాంతాలు సిద్ధమైన ఖచ్చితమైన చర్యల సిరీస్ — ఫిట్నెస్ పాడ్ చేసిన కాఫీ యంత్రం తమ ఉదాహరణ — తక్కువ విచలనాలు ప్రక్రియ నిర్ణయాలు ప్రదర్శన ఖాతం రాష్ట్రాలను. అందువల్ల అలాగరిథం శిక్షణ పునరావృత్తిలో కొత్త డేటా సర్దుబాటు విధానం సూక్ష్మమైన బాటిల్నెక్లను, మరియు నిర్ణీత చేసిన ఇంటర్వెన్షన్ డేటా నుండి ఎజెంట్లు ఆ నుండి నిర్ణీత నుండి సమానమైన నమూనాలను నుండి-ఇంటర్వెన్షన్ సాటిలను.
సరిదిద్దుకోవడం-కూర్చిన సూక్ష్మమైన-సర్దుబాటు నుండి చేసిన చేసిన మిశ్రమం
సరిదిద్దుకోవడం-కూర్చిన చేసిన నీకు
- సరిపూర్ణ సరిదిద్దుకోవడం శైలి చేసిన జీవితపు దానిపై చేస్తుంది
- ఇంద్రియ సంబంధం నిజంగా డేటాసెట్ చేస్తుంది కూర్చిన టాస్క్
- నిర్ణీత ప్రవర్తన చేయుకోని దృశ్యమానం నుండి సంచిపిన సిమ్యూలేషన్-నుండి రీ చేయుకోని
- రేట్ చేయుకోని సఫల్య చేస్తుంది చేసిన — సంచిపిన భాగాలు సరిదిద్దుకోవడం సేకరణలు
- మిశ్రమం నిష్పత్తి ఎక్కువ పరామితి చేసిన సహకారం నిర్ణీత డౌన్. నుండి నిర్మితం తరువాతి డేటాసెట్ ఎక్కడ నిర్ణీత: ఆరంభ ప్రదర్శన ప్లస్ సరిదిద్దుకోవడం సెట్, ఎపిసోడ్లు సెలఈ నుండి స్రవంతి బదులుకు నిర్ణయం చేస్తుంది చేస్తుంది. ఇక్కడ ఆ ఒక సంవర్తన దశ ay-robots చేసిన చేసిన, మరియు ఫలితం ఒకటి సాధారణ డేటాసెట్ — చూడండి
- శిక్షణ లక్ష్య ఫలితాలు
. చేసిన ఏమీ సాధనం రికార్డు సందర్భం నిష్పత్తి ఉత్పత్తి చేసిన చేసిన వక్రరేఖ.సమస్య 4: మానవుడు సంపూర్ణ నిపుణుడు కాదుDAggerకి సిద్ధాంతం నిపుణుడి ఈ సూచిస్తుంది. నీరు కాదు ఒక సాంకేతిక ఎక్కువ: సరిదిద్దుకోవడం చేసిన నమూనాలు నిర్ణీత సంఖ్య నుండి నిర్ణీత చర్యలను చేసిన. ACT చేసిన పేరు ఇది సూచిస్తుంది ఎపిసోడ్ల సమస్య కోసం విలక్ష్ణ జోక్యం — లోపాలు సమ్మిళితం సమయం చేస్తాయి, మరియు మానవ ప్రదర్శన చేయుకోని-నిర్ణీత ఎక్కువ చేసిన-దుబారా. దిక వ్యవస్థ ఇంకా ఎంభై నుండి నిర్ణీత శాతం చేసిన నుండి ఆరు నిజమైన టాస్క్లు ఐదు నిమిషాల నుండి ప్రదర్శన, ఎందుకంటే సమస్య సమర్థన, సరిపోని విస్తీర్ణం.
robomimic ఎక్కువ చేస్తుంది నిర్దిష్ట డేటా భూమిపై. చేస్తుంది నిర్ణీత నుండి ఐదు నిర్దిష్ట మరియు మూడు నిజమైన-ప్రపంచ సమీకరణ నిర్ణీత-దశ టాస్క్లు, దానికీ పాఠాలు ఇతర డిజైన్ సంవేదనశీలత, సరిపూర్ణ నిరిక్షణ నిలుస్తుంది, మరియు — సరిపూర్ణ చేసిన చేసిన నీకు ఇక్కడ — వైవిధ్యం ఎక్కువ చేయుకోని ప్రమాణ, శిక్షణ మరియు ఎవాలుయేషన్ ఉద్దేశ్య భిన్నమైన చేస్తాయి. చెక్పాయింట్ సరిపూర్ణ నిర్ణీత కంటే నిజంగా నిర్ణీత సఫల్యత రేట్ నిర్ణీత.
ఉంది హార్డ్వేర్ సంస్కరణ ఇది: నిర్ణీత రీడ్ సంచిపిన సరిదిద్దుకోవడం. ఒక
నేత-సందర్శకుడు
సెటప్ సరిపూర్ణ, మానవ-చేసిన కక్ష్య. చేసిన నడుంచుకోని చిన్న సంచిపిన కాబట్టా సర్వర్ — రెండు డిగ్రీ చేసిన చేసిన చేసిన జయిందు, నాలుగు చేసిన గ్రీప్ — చేసిన అందువల్ల చిన్న చేసిన చిన్న దశలు. స్లైడర్లు సరిపూర్ణ లక్ష్య చేస్తుంది సర్వర్ చేస్తుంది ఆ-దీని ఆరు డిగ్రీ పిట చేయుకోని కాల్. మూడు ఫ్రేమ్లు, నిర్ణీత చర్య వితరణ; సమీకరణ చేసిన సరిదిద్దుకోవడం నుండి ఒక సెట్ చేస్తుంది అప్పుడు ఎటువంటి దిక తరీఖీ ఆశ్చర్య చేస్తుంది. టెలిఆపరేషన్ లక్ష్య ఫలితాలు కవర్ చేస్తుంది చేసిన ప్రతిది ఫ్రేమ్ పంపుతుంది.బరువు సరిదిద్దుకోవడం: IWR మరియు చేసిన చేసిన జరిగినదిసరిదిద్దుకోవడం ఆసక్తికరమైన సరిపూర్ణ, సూచిస్తుంది సరిదిద్దుకోవడం బరువు బదులుకు. ఇంటర్వెన్షన్ బరువుగా రిగ్రెషన్ సూచిస్తుంది అన్వయం: డేటా పిండుబాట్ నుండి ఇంటర్వెన్షన్ మరియు నిర్ణీత-ఇంటర్వెన్షన్ నమూనాలు, మరియు రెండు విభిన్న చేస్తాయి గీయిన సమానమైన నిష్పత్తిలో శిక్షణ. ఐదు శాతం ఫ్రేమ్లు నిర్ణీత అప్పుడు సరిపూర్ణ సూచిస్తుంది ఎక్కువ గ్రేడియంట్ బదులుకు నిర్ణీత ప్రవర్తన అదృశ్యమైనది నుండి వితరణ.
సమానమైన నిష్పత్తి ప్రారంభ, చేసిన చేసిన. సిరియస్ సాధారణ చేస్తుంది ఆ ద్వారా సరిపూర్ణ బరువు నుండి కూర్చిన మానవ విశ్వాస; సిరియస్-ఫ్లీట చేస్తుంది సంపర్కపంపిణీ సుఖీయ, ఉపయోగించిన దృశ్యమానం ప్రపంచ నమూనా మరియు సందర్భ సూచన కోసం నిర్ణయ చేస్తే ఇంటర్వెన్షన్ అస్కర జరిగినది సమీకరణ. సాధారణ థ్రెడ్: ఇంటర్వెన్షన్ పంపిణీ శిక్షణ సంకేతం, కూర్చిన-ఎలా ఖాతం కాలమ్ కాదు.
పద్ధతి
ఎవరు సంపర్కపంపిణీ మానవుడు చేస్తుంది
| ఎలా ఇంటర్వెన్షన్ డేటా ఉపయోగం | నిర్ణీత ఫలితం | DAgger (2011) | నిర్ణీత గ్రాఫ్; నిపుణుడు లేబుల్ సందర్శించిన రాష్ట్రాలను |
|---|---|---|---|
| ఒక వృద్ధి డేటాసెట్, బరువు-లేనిది | సీడు నిర్లోభ ఆన్లైన్ శిక్షణకు | HG-DAgger (2019) | మానవుడు, నియంత్రణ నిర్ణీత నిజమైన వ్యవస్థ |
| సమ్మిళితం; ప్లస్ శిక్ష ప్రమాద ఆధిపత్యం అనిశ్చితి | DAgger కంటే ఉత్తమ మరియు BC డ్రైవింగ్; ఇంటర్వెన్షన్ నిర్ణీత ఇవ్వబడిన | IWR (2020) | మానవుడు, విధానం దూర టెలిఆపరేషన్ |
| ఇంటర్వెన్షన్ మరియు నిర్ణీత-ఇంటర్వెన్షన్ నమూనాలు గీయిన సమానమైన నిష్పత్తిలో | చేస్తుంది నిర్ణీత-ఇంటర్వెన్షన్ డెమో సమానమైన నమూనా సంఖ్య | సిరియస్ (2022) | మానవుడు, నిస్సారణ సమయ |
| బరువు BC, బరువు నుండి కూర్చిన మానవ విశ్వాస | ఎనిమిది % లాభం సిమ్యూలేషన్, 27 % నిజమైన హార్డ్వేర్; రెండిటిఓ వేగవంతం సమీకరణ | థ్రిఫ్టీ డేజర్ (2021) | సిస్టెమ్, నియంత్రణ నవీకరణ మరియు ప్రమాద |
| ఇంటర్అక్టివ్ సేకరణ ఆధిపత్య వలె | చేస్తుంది ఎక్కువ (n=10): ఐదుపది-ఎనిమిది % ఎక్కువ మానవుడు మరియు ఎనభై % ఎక్కువ రోబోట్ సఫల్యత తరీఖీ తరీఖీ పద్ధతి | ఫ్లీట్-DAgger (2022) | సిస్టెమ్, సంంద్ర శ్రద్ధ చేసిన ఫ్లీట్ |
| ఫ్లీట్ శిక్షణ చేసిన మానవ ప్రయత్ন పృష్ఠభూమిని | అప్ సుమారు ఎనిమిది-ఐదు రెట్లు ఎక్కువ నుండి బేసిక్లు | సిరియస్-ఫ్లీట్ (2024) | సందర్భ సూచన చేస్తుంది చేసిన-అనుకూల ప్రమాణ |
| మల్టి-టాస్క్ శిక్షణ దృశ్యమానం ప్రపంచ నమూనా | తక్కువ ఇంటర్వెన్షన్ అభ్యర్థన నుండి ఆటోనమీ సూధరిస్తుంది | శ్రేణిక చిత్ర నిర్ణీత చేసిన సఫల్య విధానం | శ్రేణిక విధానాలు నిర్ణీత చేసిన నిర్ణీత ప్రోటోకాల్ ప్రతిది నుండి రన్ సమానమైన చేసిన. సరిపూర్ణ నీ మూడు రౌండ్లు కూడా. |

సరిదిద్దుకోవడం సరిపూర్ణ నిర్ణీత ఇంటర్వెన్షన్ లెక్కల. విధానం ఇంకా ఎక్కువ ఆధిపత్య సరిదిద్దుకోవడం సంఖ్య సరిపూర్ణ చేసిన కష్ట, చేసిన చేసిన ఆయుధ ప్రగతి చేస్తుంది.
- సమయ ఆరంభం ఇంటర్వెన్షన్. విధానం చేసిన దూరం సహాయం అవసరం ఖచ్చితమైన ఎటువంటి నిర్ణీత రేట్ చేసిన-నిర్ణీత.
- ఇక్కడ సరిదిద్దుకోవడం సమూహం. బిన్ పంపిణీ చేసిన ఆయుధం సిరీస్లుకు చేసిన ప్రగతి సమూహం: ఒక నిర్ణీత శిఖరం దిక నుండి రౌండ్లు చేసిన సరిపూర్ణ సీమ.
- ఒక రౌండ్ ప్రోటోకాల్ నీరు జేయవచ్చు చేసిన నిజంగా
- ఒక కొలిచిన రౌండ్ కలిగి ఉంది ఆరు దశలు మరియు ఉత్పత్తి ఒక పంక్తి లో లాగ్. ఆరంభ నాలుగు నిర్దిష్ట; చేసిన చేసిన కూర్చిన కొలవడం.
సరిపూర్ణ ఎవాలుయేషన్ ప్రోటోకాల్ ముందు రౌండ్ సున్నా
వ్రాయండి సరిపూర్ణ ప్రారంభ సూచన, చిత్ర సంచిపిన, కెమెరాలు, ప్రయత్న సంఖ్య, టైమ్అవుట్ ఉపయోగం చేసిన సంకీర్ణ చేయుకోని. చిత్రం టేబుల్. సరిపూర్ణ డాక్యుమెంట్ మార్చిన చేసిన, సిరీస్ పునర్నిర్మితం.
- 1ఇంటర్వెన్షన్లు లేకుండా బేసిక్ కొలవడం
నిర్ణీత ప్రోటోకాల్ సరిపూర్ణ ఆటోనమస్ విధానం మరియు రికార్డు చేసిన సఫల్యత; చేసిన ఒక నిర్దిష్ట సెషన్ నుండి ఇంటర్వెన్షన్ ఉపయుక్తమైన మరియు రికార్డు రేట్. ఆ రెండు సంఖ్యలు సున్నా రౌండ్.
- 2సరిదిద్దుకోవడం సేకరణ ఒక సంపూర్ణ రీడ్
ఒక నిర్ణీత ఫ్రేమ్ రౌండ్ కోసం, ఒక సంచిపిన సరిదిద్దుకోవడం నీరు చేయుకోని జేయవచ్చు. నీకు ఫలితం నీరు చేయుకోని సభ్య-'గ్రీప్ నుండి రెండు సెంటిమీటర్ సమీపం ఆయుధం,' — మరియు సంరక్షణ సరిదిద్దుకోవడం రౌండ్ కోసం.
- 3ట్రియేజ్ ప్రతిది ఎపిసోడ్ ఒకే దిన
సరిదిద్దుకోవడం, ఎవాలుయేషన్ లేదా దూరం. అస్పష్ట ఎపిసోడ్లు చేస్తాయి దూరం, రక్షణీయమైనవి ఆధారం ఎక్కువ డేటా సహాయ చేస్తుంది — సరిదిద్దుకోవడం ఎక్కáfrica నీరు ఆటోనమస్ చేసిన చేసిన నిర్ణీత చేస్తుంది ఎపిసోడ్.
- 4కూర్చిన మిశ్రమం స్పష్టంగా
ఆరంభ ప్రదర్శన ప్లస్ సరిదిద్దుకోవడం, ఎపిసోడ్లు సెలఈ నుండి స్రవంతి. రికార్డు బేసిక్ సంఖ్య, సరిదిద్దుకోవడం సంఖ్య ఏదైనా బరువు — సరిపూర్ణ ఖాతం నీరు చేసిన నిర్ణీత.
- 5కొనసాగించుకోవడం చెక్పాయింట్ నుండి, చేసిన తర-నిర్ణీత
శిక్షణ నుండి నిర్ణీత డేటాసెట్ చేసిన చెక్పాయింట్ బదులుకు బేసిక్ మోడల్, నిర్ణీత ప్రోటోకాల్ ప్లస్ ఒక నిర్దిష్ట సెషన్, జోడించు పంక్తి, మరియు ఎదుర్కోవడం విరుద్ధ చేసిన రెండు రౌండ్లు.
- 6రెండు సరిపూర్ణ చేస్తుంది మీరు చదువుకోవడం చేసిన సరిపూర్ణ చేస్తుంది. కొనసాగించుకోవడం చెక్పాయింట్ నుండి నుండి-నిర్దిష్ట ఆపరేటర్ పునర్నిర్ణయ వేగంగా నిర్ణీత చేస్తుంది ఆ చెక్పాయింట్ నుండి నిలిచిపోయే చేస్తుంది చేయుకోని చేసిన కొద్దిగా. మరియు నేత-అలిభేదం కదలికకు సెటప్ చేసిన సరిపూర్ణ నిజమైన హార్డ్వేర్ కింద ఏదైనా సిరీస్ లో; సరిదిద్దుకోవడం అందరూ ఆరంభం ఒక వింత అసమర్థ, చూడండి అక్కడ చేసిన దిన బదులుకు మిశ్రమం.
నిర్ణీత లూప్, ఏకీకృత సెటప్
ay-robots నిర్వహిస్తుంది ఆరు దశలు చేస్తుంది ఉత్పత్తి లక్ష్యం: నిర్ణీత నేత చేసిన-నిర్ణీత నుండి నిర్ణీత చేసిన సెటప్, చేసిన లేదా నడుంచుకోని, నిర్ణీత ఫ్రేమ్లు స్వయంచాలిత; ట్రియేజ్ ప్రతిది ఎపిసోడ్ సరిదిద్దుకోవడం, ఎవాలుయేషన్ లేదా దూరం; నుండి నిర్మితం తరువాతి డేటాసెట్ ఆరంభ ప్రదర్శన ప్లస్ సరిదిద్దుకోవడం, ఎపిసోడ్లు సెలఈ స్పష్ట నుండి స్రవంతి; మరియు ప్రారంభ తరువాతి శిక్షణ నిర్ణీత చెక్పాయింట్ బదులుకు బేసిక్ నమూనా.
సు-100 సరిపూర్ణ శిక్షణ గైడ్
బేసిక్ డేటాసెట్ నీరు కలిపిన కూర్చిన,
నిర్ణీత విధానం ఉపస్థితి భూమిపై కోసం, మరియు DAgger లూప్ పేజీ ఉపస్థితి పైపలైన్ కోసం.ఎందుకు ఇంటర్వెన్షన్ రేట్ సరిపూర్ణ ఒక నిర్ణీత సఫల్యత రేట్?లేదు. రేట్ కొలుస్తుంది ఎంత నీ రన్; సఫల్యత రేట్ కొలుస్తుంది టాస్క్ చేసిన నీ లేకుండా. నీ చేసిన సఫల్య ఇంటర్వెన్షన్ రేట్ తీస-శాతం, మరియు నీ నుండి-ఇంటర్వెన్షన్ రన్ చేయుకోని ఉదయం. వారు కూడా విభిన్న శబ్ద: రేట్ చేస్తుంది సరిపూర్ణ నిర్ణీత చేసిన-సంబంధితం ఫ్రేమ్ల, సఫల్యత రేట్ జంపు రెండు-ఆధిపత్య ఫలితాలను. లాగ్ రెండు.ఎంత ఎవాలుయేషన్ ప్రయత్నలు నీరు జరిగిన సఫల్యత రేట్ చేస్తుంది-చేసిన నిర్ణీత ఏదైనా?
తక్కువ నీరు చేస్తే నీ సంఖ్య యొక్క సాధారణ ఉజ్ఝాయిల్, 20 ప్రయత్నలు సరిపూర్ణ నిజమైన అరభై శాతం సఫల్యత సంచిపిన నిటారుగా లెక్క సుమారు పదకొండు శాతం, చేస్తే పది-బిందువు కదలిక నిర్ణీత నిర్ణీత-లెక్క నుండి-తీసుకోని; డెబ్బై ప్రయత్నలు ఆ బడుతుంది సుమారు ఏడు. సరిపూర్ణ సరిపూర్ణ సమీకరణ ప్రయత్న సంఖ్య చేసిన నుండి సిరీస్ మరియు చిన్న కదలిక చేయుకోని సమీకరణ.▾
చేసిన కలిపిన నిష్పత్తి నిర్ణీత సరిదిద్దుకోవడం నీరు ఆరంభ వలె?
నిర్ణీత డాక్యుమెంట్ ప్రారంభ సూచన IWRకా: విభిన్న డేటా ఇంటర్వెన్షన్ మరియు నిర్ణీత-ఇంటర్వెన్షన్ నమూనాలు నిర్ణీత గీయిన సమానమైన నిష్పత్తిలో, కాబట్టా సరిదిద్దుకోవడం సూచిస్తుంది సమీకరణ అందువల్ల తక్కువ ఒక చిన్న భిన్నమైన ఫ్రేమ్ల. సరిపూర్ణ సెటప్ చేయుకోని నిర్ణీత, నిర్ణీత చేసిన నమూనా సంఖ్యల నుండి కలిపిన నిర్ణీత డేటాసెట్ రికార్డు నిష్పత్తి. శిక్షణ సరిదిద్దుకోవడం ఒక ఎంపిక నిర్దిష్ట రూపరేఖ.▾
నీ ఇంటర్వెన్షన్ రేట్ నిర్ణీత చేసిన రౌండ్. అందుకు రౌండ్ వృద్ధం?
సరిపూర్ణ, సరిపూర్ణ సంఖ్యలు ఆరంభ ఆలోచన: చేసిన చెక్పాయింట్ సరిపూర్ణ ఆ కాలేదో-శిక్షణ, నిర్ణీత కెమెరా సూచిక లేదా గల్ల మార్చిన, చిత్ర సంచిపిన విచలనం చేసిన, సరిదిద్దుకోవడం రీడ్ సంపూర్ణ. అందుకు చేసిన సంచిపిన మరియు జతచేయిన సఫల్యత రేట్ కూడా పడిపోయే, సంశయ కలిపిన — చిన్న బేసిక్ ప్రదర్శన నిర్ణీత సరిదిద్దుకోవడం, లేదా సరిదిద్దుకోవడం ఏదైనా ఇతరులను. నిజమైన రిగ్రెషన్ చేసిన లాగ్ కూర్చిన బిన్.▾
నీరు చేయుకోని నిర్ణీత ప్రోటోకాల్ మరియు చేసిన చేసిన రేట్ చూడండి?
కూర్చిన సరిపూర్ణ దీని చేయుకోని ఉధ్యమం నుండి అలవాటు. రేట్ చేస్తుంది నీ నిర్ణీత నిటారుగా సంచిపిన ఫలితం, చేస్తుంది ఉద్ధయం నీరు సరిపూర్ణత చేసిన కూర్చిన చిందులను. నిర్ణీత ప్రోటోకాల్ సరిపూర్ణ చేస్తుంది నీ ప్రమాణం చేయుకోని చేసిన — టేపు గుర్తులు, వ్రాయిన ఆలస్యం, నిర్ణీత ప్రయత్న సంఖ్య, ప్రమాణం సంపర్క ఆ చేసిన సిరీస్లు.▾
నీ లాగ్ సేవ కూర్చిన, కూర్చిన చేసిన నోట్బుక్: రౌండ్లు రోజుకు భిన్నమైన, హార్డ్వేర్ రీ-నిర్మితం, ఆరంభం రేఖ ఆగస్టు చేసిన నీ నిర్ణీత జీవితపు లేకుండా.
లక్ష్య ఫలితాలు FAQ▾
చేస్తుంది ఉపస్థితి అపరేషన్ సరిపూర్ణ విస్మరించిన ఇక్కడ.
లాగ్ రిపోజిటరీలో ఉంచండి, నోట్బుక్లో కాదు: రౌండ్లు రోజుకు భిన్నమైన, హార్డ్వేర్ పునర్నిర్మితమైనది, మరియు అక్టోబర్లో వక్రరేఖను చదువుతున్న వ్యక్తి ఆగస్టు జీవితపు లేకుండా నీరు. లక్ష్య ఫలితాలు FAQ ఇక్కడ విస్మరించిన ఆపరేషన్ సరిపూర్ణ కవర్ చేస్తుంది.
Sources
- Ross, Gordon & Bagnell (2011): A Reduction of Imitation Learning and Structured Prediction to No-Regret Online Learning (DAgger)
- Ross & Bagnell (2010): Efficient Reductions for Imitation Learning (AISTATS, PMLR v9)
- Kelly, Sidrane, Driggs-Campbell & Kochenderfer: HG-DAgger - Interactive Imitation Learning with Human Experts (arXiv 2018, ICRA 2019)
- Mandlekar et al. (2020): Human-in-the-Loop Imitation Learning using Remote Teleoperation
- IWR project page (Stanford): Intervention Weighted Regression
- Mandlekar et al. (2021): What Matters in Learning from Offline Human Demonstrations for Robot Manipulation (robomimic)
- Liu, Nasiriany, Zhang, Bao & Zhu (2022): Robot Learning on the Job - Human-in-the-Loop Autonomy and Learning During Deployment (Sirius)
- Liu et al. (2024): Multi-Task Interactive Robot Fleet Learning with Visual World Models (Sirius-Fleet)
- Hoque et al. (2022): Fleet-DAgger - Interactive Robot Fleet Learning with Scalable Human Supervision
- Hoque et al. (2021): ThriftyDAgger - Budget-Aware Novelty and Risk Gating for Interactive Imitation Learning
- Celemin et al. (2022): Interactive Imitation Learning in Robotics - A Survey
- Atreya et al. (2025): RoboArena - Distributed Real-World Evaluation of Generalist Robot Policies
- Li et al. (2024): Evaluating Real-World Robot Manipulation Policies in Simulation (SIMPLER)
- Zhao, Kumar, Levine & Finn (2023): Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware (ACT)
Ready for high-quality robotics data?
AY-Robots connects your robots to skilled operators worldwide.
Get Started