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具身的数据管线,到底应该怎么做?

数据规模不断扩大,有效性却没有跟上。 作者丨向 欣 编辑丨高景辉 雷峰网:一家具身数据厂商告诉我们,他们向模型厂商交付了几万小时数据之后,对方反过来问了一句:能不能顺便帮忙把模型也训练出来,好让他们“交个差”,原因是模型厂商自己心里也没底,不知道这批数据喂进去能训出什么结果。 这种焦虑与无力,是当下不少模型厂商的真实状态,他们面临的真实困境是:虽然在不断花钱采集、购买数据,数据规模不断扩大,但数据

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具身的数据管线,到底应该怎么做?

数据量在涨,但「可用数据」没跟着涨

首先是 数据筛选 ,剔除画面模糊、动作中断、轨迹异常等低质量样本;

其次是 数据标注 ,给操作过程补充任务、物体状态、动作阶段和语言指令等信息,让模型能够理解数据中发生了什么;

第三是 动作转换 ,将人类示范或一种机器人产生的动作,映射到目标机器人能够执行的动作空间;

第四是 数据验证 ,通过规则检查、仿真测试或真机实验,判断数据是否合理、能否执行;

最后是 反馈迭代 ,结合模型训练和实际部署的表现,调整数据筛选、标注和转换策略。

采集门槛越低,管线要求越高

把人类操作视频变成机器人训练数据

模型厂商必须自己定义数据管线

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