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Sparsh官網(wǎng)

Sparsh是一系列通過自監(jiān)督算法(如MAE、DINO和JEPA)訓(xùn)練的通用觸覺表示。它能夠?yàn)镈IGIT、Gelsight’17和Gelsight Mini生成有用的表示,并在TacBench提出的下游任務(wù)中大幅度超越端到端模型,同時(shí)能夠?yàn)樾孪掠稳蝿?wù)的數(shù)據(jù)高效訓(xùn)練提供支持。Sparsh項(xiàng)目包含PyTorch實(shí)現(xiàn)、預(yù)訓(xùn)練模型和與Sparsh一起發(fā)布的數(shù)據(jù)集。

Sparsh是什么

Sparsh是由Facebook Research團(tuán)隊(duì)開發(fā)的一套用于視覺觸覺傳感的自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架。它利用MAE、DINO和JEPA等先進(jìn)的自監(jiān)督算法,學(xué)習(xí)不同觸覺傳感器(如DIGIT、Gelsight’17和Gelsight Mini)的通用觸覺表示。這意味著Sparsh能夠從觸覺數(shù)據(jù)中提取出有意義的特征,并將其應(yīng)用于各種下游任務(wù),例如機(jī)器人抓取、醫(yī)療輔助和工業(yè)檢測(cè)等。Sparsh不僅在性能上超越了傳統(tǒng)的端到端模型,而且在數(shù)據(jù)效率方面也表現(xiàn)出色,能夠快速適應(yīng)新的任務(wù)。更重要的是,Sparsh項(xiàng)目完全開源,提供了PyTorch實(shí)現(xiàn)、預(yù)訓(xùn)練模型和數(shù)據(jù)集,方便研究人員和開發(fā)者使用。

Sparsh

Sparsh的主要功能

Sparsh的核心功能在于生成通用的、對(duì)多種觸覺傳感器有效的觸覺表示。其主要功能包括:自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用,支持多種觸覺傳感器,在TacBench下游任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異,數(shù)據(jù)高效訓(xùn)練,提供預(yù)訓(xùn)練模型和數(shù)據(jù)集,支持多種下游任務(wù)(如力估計(jì)、滑移檢測(cè)和姿態(tài)估計(jì)),以及完全開源的代碼和模型。

如何使用Sparsh

Sparsh的使用相對(duì)簡(jiǎn)單,主要步驟如下:首先,克隆Sparsh的GitHub倉(cāng)庫(kù)到本地;然后,根據(jù)提供的environment.yml文件創(chuàng)建并激活conda環(huán)境;接著,下載并設(shè)置預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集;之后,使用train.py腳本和配置文件訓(xùn)練Sparsh模型;針對(duì)特定下游任務(wù),使用train_task.py腳本微調(diào)模型;最后,使用test_task.py腳本測(cè)試模型性能,并使用demo_forcefield.py進(jìn)行力場(chǎng)可視化演示。

Sparsh的產(chǎn)品價(jià)格

Sparsh是一個(gè)開源項(xiàng)目,完全免費(fèi)。

Sparsh的常見問題

Sparsh支持哪些類型的觸覺傳感器?

Sparsh目前支持DIGIT、Gelsight’17和Gelsight Mini等多種觸覺傳感器。

如何評(píng)估Sparsh模型的性能?

可以使用test_task.py腳本對(duì)訓(xùn)練好的Sparsh模型進(jìn)行測(cè)試,并根據(jù)具體的任務(wù)評(píng)估其性能,例如,在力估計(jì)任務(wù)中,可以使用均方誤差(MSE)等指標(biāo)來衡量模型的精度。

Sparsh的代碼和模型在哪里可以獲取?

Sparsh的代碼和預(yù)訓(xùn)練模型都可以在其GitHub倉(cāng)庫(kù)(https://github.com/facebookresearch/sparsh)中找到。

Sparsh官網(wǎng)入口網(wǎng)址

https://github.com/facebookresearch/sparsh

OpenI小編發(fā)現(xiàn)Sparsh網(wǎng)站非常受用戶歡迎,請(qǐng)?jiān)L問Sparsh網(wǎng)址入口試用。

數(shù)據(jù)評(píng)估

Sparsh瀏覽人數(shù)已經(jīng)達(dá)到829,如你需要查詢?cè)撜镜南嚓P(guān)權(quán)重信息,可以點(diǎn)擊"5118數(shù)據(jù)""愛站數(shù)據(jù)""Chinaz數(shù)據(jù)"進(jìn)入;以目前的網(wǎng)站數(shù)據(jù)參考,建議大家請(qǐng)以愛站數(shù)據(jù)為準(zhǔn),更多網(wǎng)站價(jià)值評(píng)估因素如:Sparsh的訪問速度、搜索引擎收錄以及索引量、用戶體驗(yàn)等;當(dāng)然要評(píng)估一個(gè)站的價(jià)值,最主要還是需要根據(jù)您自身的需求以及需要,一些確切的數(shù)據(jù)則需要找Sparsh的站長(zhǎng)進(jìn)行洽談提供。如該站的IP、PV、跳出率等!

關(guān)于Sparsh特別聲明

本站OpenI提供的Sparsh都來源于網(wǎng)絡(luò),不保證外部鏈接的準(zhǔn)確性和完整性,同時(shí),對(duì)于該外部鏈接的指向,不由OpenI實(shí)際控制,在2025年 1月 16日 下午7:40收錄時(shí),該網(wǎng)頁(yè)上的內(nèi)容,都屬于合規(guī)合法,后期網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容如出現(xiàn)違規(guī),可以直接聯(lián)系網(wǎng)站管理員進(jìn)行刪除,OpenI不承擔(dān)任何責(zé)任。

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