act-tictactoe-v4-final-30k

Это ACT-политика от parthtr09, обученная в LeRobot 0.6.1 на датасете OG7407/tictactoe-v4-final: 108 эпизодов и 40 855 кадров при 30 fps. Модель примерно на 0,05 млрд параметров управляет 6 суставами SO-101 по трём камерам и предсказывает действия чанками по 100. Оценки на реальном роботе пока не было.

🔍 Ключевые особенности

• 🎮 Вход: 6 позиций суставов и три камеры — env, wrist и realsense.
• ⚙ Выход: 6 целевых позиций суставов, чанки по 100 действий.
• 🖥 Vision backbone — ResNet-18; обучение: 30 000 шагов, batch size 8, LR 1e-5.
• 💻 Обучение заняло около 31 минуты на 1x NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell.
• ⚠ Финальный loss 0.103 (L1 0.096, KL 0.001), но реальной оценки на роботе нет.

📝 Пример

from lerobot.policies.act.modeling_act import ACTPolicy

policy = ACTPolicy.from_pretrained("parthtr09/act-tictactoe-v4-final-30k")

Подробнее

Датасет: 108 эпизодов, 40 855 кадров при 30 fps.
Обучение: 30 000 шагов (~5.9 эпох), 1x RTX PRO 6000 Blackwell, ~31 минута.
Loss: 0.103 (L1 0.096, KL 0.001).
Ограничение: на реальном роботе модель ещё не тестировалась.