Töö andmestikega

LeRobot andmestiku formaat

AY-Robots salvestab kõik demonstratsiooniandmed Hugging Face'i hallatavas LeRobot andmestiku formaadis. Praktiline kasu on ülekantavus: siin salvestatud andmestik laadub otse LeRobot-põhisesse treeningkoodi ning mujal samas formaadis salvestatud andmestikke saab üles laadida ja platvormil kasutada ilma teisendamiseta.

Andmestik on episoodide kogum. Üks episood on üks täielik katse ülesannet täita, määratletud algolekust kuni hetkeni, mil salvestamise peatasite. Kettal on episood jagatud kolme tüüpi failideks: Parquet fail arvuliste vookogudega, üks videofail iga kaamera kohta ning metaandmed, mis kõik kokku seovad.

Tunnusskeem failis info.json on see, mida treeningkood loeb, et mõista teie andmeid: millised vaatlusvõtmed eksisteerivad, nende kujud ja salvestuskiirus. Kaks andmestikku on ühilduvad ainult siis, kui nende skeemid vastavad, ja täpselt seda kontrollib liitmisvalideerimine.

Liigeseväärtused on protsendid, mitte kraadid

Kõik liigeseväärtused AY-Robots andmestikes on LeRobot-normaliseeritud: iga väärtus jääb vahemikku -100 kuni 100 ja tähistab vastava liigese kalibreeritud vahemiku protsenti, mitte nurka kraadides. Väärtus 0 on kalibreeritud vahemiku keskpunkt, -100 ja 100 on selle piirid.

Pilveandmestikud töölaual

Dashboard > Datasets loetleb teie pilveandmestikud koos episoodide arvu, failisuuruste ja kogumisolekuga. Andmestikud luuakse automaatselt, kui teleoperatsiooni seanss andmeid salvestab, ning saate ka luua ühe selgesõnaliselt ja täita seda töölauakliendist salvestiste üleslaadimisega.

• Loomine: uued andmestikud ilmuvad seanssidest automaatselt, või looge tühi ja laadige sellesse üles.
• Ümbernimetamine: muutke kuvatavat nime igal ajal; muudatus ei puuduta andmeid ennast.
• Kustutamine: eemaldab andmestiku ning kõik selle episoodid ja failid. Kustutamine on lõplik, seega laadige vajadusel kõigepealt arhiiv alla, kui andmeid võib veel vaja minna.

Episoodivaataja

Andmestiku avamine viib episoodivaatajasse. Igal episoodil on videopleier selle kaameravoogude jaoks ja sünkroniseeritud liigesegraafikud, mis joonistavad normaliseeritud liigeseväärtused üle episoodi. Video kerimine liigutab graafiku kursorit kaasa, mis muudab probleemide märkamise kiireks: rappuv lähenemine ilmub graafikutel hüpetena, ebaõnnestunud haare on nähtav haaratsi kanalis juba enne video vaatamist.

Episoodide märgised: Success, Recovery, Failure

Igal episoodil võib olla üks kolmest märgisest. Success märgib ülesande puhast demonstratsiooni. Recovery märgib episoodi, kus midagi läks katse keskel valesti ja te parandasite selle; need on väärtuslikud, sest need õpetavad policy-t õigele teele tagasi jõudma. Failure märgib episoode, mis ei jõudnud eesmärgini ja mis tavaliselt tuleks treeningust välja jätta. Märgistamine ülevaatamise ajal on palju odavam kui sellise policy silumine, mis on vaikselt halbadelt demonstratsioonidelt õppinud.

Andmestike liitmine

Liitmine ühendab mitu salvestist üheks suuremaks andmestikuks, näiteks nädala seansid samal ülesandel või salvestised kahelt kalibreeritud käsivarrelt. Liitmine võtab mitu tar.gz arhiivi, millest igaüks sisaldab LeRobot andmestikku, ja loob ühe andmestiku ümberindekseeritud episoodidega.

1. 1
   Valmistage arhiivid ette

   Iga sisend peab olema täielik LeRobot andmestik, pakitud tar.gz arhiivina, sealhulgas selle meta kataloog. Osalisi arhiive ilma info.json-ita ei saa valideerida ja need lükatakse tagasi.

2. 2
   Laadige üles mitu arhiivi

   Alustage Dashboard > Datasets all liitmist ja valige ühe sammuga kõik tar.gz arhiivid, mida soovite ühendada.

3. 3
   Valideerimine

   Platvorm kontrollib, kas fps, tunnusskeem ja robot_type vastavad kõigis sisendites. Kui mõni neist kolmest erineb, lükatakse liitmine tagasi, nimetades erinevuse, sest ühendatud andmestik ebajärjekindlate voogudega rikuks treeningu vaikselt.

4. 4
   Vaadake tulemus üle

   Ühendatud andmestik ilmub teie loendisse koguepisoodide arvuga. Avage episoodivaataja ja kontrollige pistelisel meetodil mõnda episoodi igast allikast, enne kui selle peal treenite.

Kolm ühilduvusreeglit on rangelt kavandatud. Kaadrisageduse erinevused muudavad iga ajasammu tähendust, skeemi erinevused rikuvad laadijaid täielikult ja robotitüüpide segamine loob andmestiku, mida ükski policy ei suuda kasutada. Kui peate ühendama andmeid sama mudeli erinevatelt käsivartelt, on see hea: robot_type viitab mudelile, mitte füüsilisele üksusele.

Andmestike turg

Turg võimaldab osta teiste salvestatud andmestikke ja müüa oma omi. Ostetud andmestikud jõuavad teie töölauale samas LeRobot paigutuses nagu teie enda salvestised, seega töötavad need episoodivaataja, liitmise ja treeninguga ilma lisasammudeta.

Kui müüte, korrastage enne loendisse lisamist. Vaadake episoodid üle, märgistage need ausalt ja veenduge, et ülesandestringid kirjeldavad seda, mis salvestistes tegelikult toimub. Ostja, kes hindab teie andmestikku, näeb sama episoodivaatajat, mida teie näete, ning puhaste märgiste ja järjekindlate demonstratsioonidega andmestikud on väärt rohkem kui kõige salvestatu toored prügihunnikud.

Korduma kippuvad küsimused