

Sparsh
紹介 :
Sparshは、MAE、DINO、JEPAなどの自己教師あり学習アルゴリズムによって訓練された、汎用的な触覚表現の一連のモデルです。DIGIT、Gelsight'17、Gelsight Miniといった様々な触覚センサに対して有用な表現を生成でき、TacBenchで提案されている下流タスクにおいて、エンドツーエンドモデルを大幅に上回る性能を示します。また、新しい下流タスクへのデータ効率の良い学習にも対応可能です。Sparshプロジェクトには、PyTorch実装、事前学習済みモデル、そしてSparshと共に公開されるデータセットが含まれています。
ターゲットユーザー :
Sparshのターゲットユーザーは、ロボット工学、人工知能、コンピュータビジョンの分野の研究者や開発者です。特に、触覚センシング分野における研究やアプリケーション開発を行う専門家に最適です。Sparshが提供する自己教師あり学習とマルチタスク学習フレームワークは、モデルの性能とデータ効率を向上させるのに役立ち、オープンソースである特性により、カスタマイズや二次開発も容易に行えます。
使用シナリオ
- ロボット把持タスクにおいて、Sparshを使用して把持力を予測し、把持戦略を最適化します。
- 医療支援機器において、Sparshを使用して触覚フィードバックを行い、機器の相互作用性と安全性を向上させます。
- 工業検査分野において、Sparshを使用して製品品質検査を行い、触覚データ分析によって検査精度を向上させます。
製品特徴
- 自己教師あり学習アルゴリズム:Sparshは、MAE、DINO、JEPAなどの自己教師あり学習アルゴリズムを用いて訓練されています。
- 多様な触覚センサへの対応:DIGIT、Gelsight'17、Gelsight Miniなど、複数の触覚センサに対して有用な表現を生成できます。
- 下流タスクにおける優れた性能:TacBenchで提案されている下流タスクにおいて、Sparshはエンドツーエンドモデルを大幅に上回ります。
- データ効率の良い学習:Sparshは、新しい下流タスクへのデータ効率の良い学習を支援します。
- 事前学習済みモデルとデータセット:PyTorch実装、事前学習済みモデル、およびデータセットを提供し、研究者や開発者の利用を容易にします。
- 複数の下流タスクへの対応:力推定、滑り検出、姿勢推定など、複数の下流タスクに対応しています。
- コードとモデルのオープンソース化:SparshのコードとモデルはGitHub上でオープンソース化されており、コミュニティによる貢献と改善を促進します。
使用チュートリアル
1. Sparshリポジトリをローカルにクローンする:`git clone`コマンドを使用して、SparshのGitHubリポジトリをクローンします。
2. 環境を作成する:プロジェクトで提供されている`environment.yml`ファイルに従ってconda環境を作成し、アクティブ化します。
3. データセットをダウンロードする:ガイドに従って、事前学習済みデータセットをダウンロードして設定します。
4. モデルを訓練する:`train.py`スクリプトと設定ファイルを使用して、Sparshモデルの訓練を開始します。
5. モデルをファインチューニングする:特定の下流タスクに合わせて、`train_task.py`スクリプトを使用してSparshモデルをファインチューニングします。
6. モデルをテストする:`test_task.py`スクリプトを使用して訓練済みのモデルをテストし、性能を評価します。
7. 可視化デモを実行する:`demo_forcefield.py`スクリプトを実行して、力場可視化デモを行います。
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