ACT

Это ACT-политика (Action Chunking with Transformers) от eetudigi для робота so_follower, обученная в LeRobot. Модель примерно на 0,05 млрд параметров принимает состояние (6) и два изображения 480×640 с камер wrist и top, а выдаёт вектор действия (6).

🔎 Ключевые особенности

• 🎯 Обучена под задачу «Grab the yellow cap» на 50 эпизодах и 25 144 кадрах при 30 FPS.
• 📸 Вход: observation.state (6) плюс wrist и top (3×480×640); выход — action (6).
• ⚙ 40 000 шагов обучения, batch size 8, AdamW, lr 1e-5, seed 1000, LeRobot 0.6.2.
• 🚀 Запуск через lerobot-rollout, обучение — через lerobot-train.
• ℹ Оценки на реальном роботе в карточке пока нет; лицензия не указана.

⌨ Пример

lerobot-rollout \
  --strategy.type=base \
  --robot.type=so_follower \
  --robot.port=<your_robot_port> \
  --robot.cameras='{ <camera_1>: {type: opencv, index_or_path: <index_or_path>, width: 640, height: 480, fps: 30}, <camera_2>: {type: opencv, index_or_path: <index_or_path>, width: 640, height: 480, fps: 30}}' \
  --policy.path=eetudigi/hf_act_recordpolicy1 \
  --task='Grab the yellow cap' \
  --duration=60

Подробнее

Бенчмарков нет: результаты на реальном роботе не предоставлены.
Данные: 50 эпизодов, 25 144 кадра, 30 FPS; задача — «Grab the yellow cap».
Обучение: 40 000 шагов, batch 8, AdamW, lr 1e-5.
Ограничения: лицензия не указана; качество политики без оценки не подтверждено.