Machinelearning

🌟GenRobot RealOmni-OpenData: апдейт датасета для Embodied AI RealOmni - это не просто каталог видео, где роборука хватает кубик на белом столе. Это мультимодальный подарок с траекториями, аннотациями и движениями суставов. 🟡Сенсоры Картинка с Fisheye-камер, данные IMU (инерциалка), энкодеры и данные с тактильных датчиков с разрешением 1 мм. 🟡Сценарии Снимали в 3000 реальных домах, никаких стерильных лабораторий: складывание одежды, завязывание шнурков, разбор посуды и сортировка всякого хлама. 🟡Bimanual manipulation Почти все таски двурукие. 🟡Long-horizon Медианная длина клипа ~ 210 секунд. То есть это не "схватил-положил", а полноценные процессы "достать, сложить, убрать в ящик". В свежем обновлении добавили 35 тыс. клипов с фокусом на разгребание куч разнородных предметов. Это именно та задача, на которой сыпется большинство моделей. Немного цифр о всем датасете 🟢Объем (заявленный): 95 ТБ (об этом ниже). 🟢Количество клипов: 1M+ (в планах). 🟢Разрешение: 1600x1296 @ 30fps. 🟢Формат: .mcap (стандарт для ROS, внутри сжатый H.264). Весть проект запланирован объемом 95 ТБ и хронометражем 10,000 часов. Но если посчитать, то что уже залито (Stage 1 + Stage 2), то суммарно около 5.4 ТБ и ~1600 часов. Остальное обещают догрузить as soon as possible. 🟡Важно знать Данные собраны специфическим гриппером GenDAS, так что если у вас другой сенсорный массив (или его нет), transfer learning может стать болью. Ассеты заточены под железку GenRobot. Это все еще телеоперация. То есть мы учим робота копировать движения человека-оператора и если он тупил или руки дрожали сетка это тоже выучит. Тем не менее, это очень крутой релиз для тех, кто пилит домашних роботов. Данные по завязыванию шнурков и разбору предметов в open-source редкость. 📌Лицензирование: CC-BY-NC-SA-4.0 License. 🟡Датасет 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Robotics#Dataset#RealOmni#GenRoborAI