Робототехникаhumanoid-benchmark
GR00T N1.7
чекпоинты для гуманоидных задач
1 мин чтенияобновлено
Набор чекпоинтов GR00T N1.7, дообученных под задачи Humanoid Benchmark. В релизе — четыре задачи для Unitree G1 и H2, по 100 демонстраций на задачу; VLM-бэкбон nvidia/Cosmos-Reason2-2B загружается отдельно из gated-репозитория.
🎯 Ключевые особенности
- 🎯 Четыре задачи:
b6-pedal-bin,a3-fridge-open,a7-cabinet-closeиa18-pour-water. - 🦾 Роботы: Unitree G1 для первых трёх задач и H2 для налива воды.
- 🧩 В каждой папке —
epoch-010иepoch-020: sharded safetensors,config.json, processor config, normalization statistics,experiment_cfg/,dataset_meta/иprotocol.json. - ⚙ В релизе только артефакты для оценки — без optimizer, trainer и resume state.
- 🌐 Обучение с online data augmentation spec v2: photometric, geometric, sensor и lighting-аугментации, а также шум, задержка и дроп proprioception; штатная image augmentation GR00T отключена.
🎯 Пример
Сценарий из карточки: для a18-pour-water на H2 берут чекпоинт epoch-020 и оценивают налив воды из кувшина в стакан. Для b6-pedal-bin на Unitree G1 нужно поднять chip barrel, нажать педаль мусорного ведра и опустить предмет внутрь.
Подробнее
Обучение: 100 демонстраций на задачу, 20 эпох, сохранения на epoch 10 и 20; per-GPU batch 320 на 32 GPU.Аугментации: Humanoid Benchmark spec v2 — photometric, geometric, sensor, lighting и шум/задержка/дроп proprioception.
Ограничения: в релизе только необходимое для оценки; optimizer, trainer и resume state не включены. VLM-бэкбон
nvidia/Cosmos-Reason2-2B — в отдельном gated-репозитории.Бенчмарков и требований к VRAM в карточке нет.
Комментарии