SciEdu_291epi_mask

leapshared/SciEdu_291epi(v3.0 424d0e16)의 카메라 영상에서 사람을 지우고(프레임 절반) 일부 프레임에 사람을 넣은 LeRobot v3.0 데이터셋이다. data/(state·action·task)와 meta/는 원본과 바이트까지 같고 영상만 다르다. 곁 파일 meta/people_mask.parquet(프레임마다 지웠는지·넣었는지)와 meta/people_mask.json(설정·통계·대조)이 더해졌다. 학습 목록 train_episodes.json(215개)과 검증 목록 val_episodes.json(13개)은 원본과 같다.

• 왜(2026-10-12 운영자): SciEdu_291epi 모델이 실물에서 검전기 3(댔다 뗐다)에서 선다. 녹화 때는 오른손목 화면에 맞은편 시연자의 상체가 늘 보였는데 실물에는 없어서다. 학습 프레임의 절반에서 사람을 지우고 일부에 사람을 넣어, 사람이 보이든 안 보이든 같은 동작을 하게 한다.
• 도구: openarmsciedu-robot scripts/dataset/mask_people.py @ 5633dbf (sha256 69fc6c35…), 분할은 torchvision DeepLabV3-ResNet50 COCO.
• 설정: 지우기 p 0.5, 넣기 q 0.15(13명), 씨앗 0, 산화환원 오른손목(에피소드 60180)은 지우기·넣기 모두 뺀다, 손목 카메라 지울 몫 상한 0.25.
• 결과: 에피소드 291개, 프레임 597,322. 지우기로 정한 프레임 298,477(50.0%, 카메라 셋이 함께), 실제로 지운 카메라 프레임 229,539(사람이 잡힌 것만). 넣기로 정한 카메라 프레임 116,666, 실제로 넣은 것 36,935(사람 54,857명, 자리가 없어 못 놓은 사람 105,251명).
• 영상: AV1 libsvtav1 crf 30 g=2 yuv420p(원본과 같은 설정)로 1,791,966프레임을 다시 인코딩했다.
• 대조: --min-psnr 34로 통과했다. 기본 35 dB에서는 지우지 않은 표본 1,121장 가운데 14장이 34.15~34.99 dB라 허용(11장)을 넘었다. 14장 모두 에피소드 첫 프레임이다(원본은 키프레임, 새것은 P 프레임: 키프레임 자리 차이). 경계가 아닌 표본 450장은 최저 36.3 dB다.