Datasets:
episode_index int32 0 1.69k | frame_index int32 0 480 | A int8 1 5 | B int8 1 5 | C int8 1 5 | D int8 1 5 | E int8 1 5 | conf_vlm float32 0 0.94 | phase stringclasses 5
values |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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1 | 160 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1 | 0.65 | 5물러남 |
1 | 176 | 5 | 4 | 1 | 1 | 1 | 0.525 | 1집으러 |
1 | 192 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.75 | 2파지 |
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2 | 112 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.625 | 3운반 |
2 | 128 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.625 | 3운반 |
2 | 144 | 3 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0.5625 | 3운반 |
2 | 160 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.5625 | 3운반 |
2 | 176 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.625 | 3운반 |
2 | 192 | 3 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0.5625 | 3운반 |
2 | 208 | 3 | 4 | 3 | 2 | 2 | 0.3625 | 3운반 |
2 | 224 | 3 | 1 | 1 | 3 | 1 | 0.7 | 5물러남 |
2 | 240 | 3 | 4 | 3 | 2 | 2 | 0.3625 | null |
2 | 256 | 3 | 1 | 1 | 5 | 1 | 0.775 | null |
2 | 272 | 3 | 1 | 1 | 2 | 5 | 0.7625 | null |
2 | 288 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.625 | null |
2 | 304 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.625 | null |
2 | 320 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 0.6 | null |
3 | 0 | 4 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.6875 | null |
3 | 16 | 3 | 4 | 2 | 2 | 2 | 0.4125 | null |
3 | 32 | 3 | 4 | 2 | 2 | 2 | 0.4125 | null |
3 | 48 | 3 | 4 | 2 | 2 | 2 | 0.4125 | null |
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3 | 80 | 3 | 4 | 3 | 2 | 2 | 0.3625 | 1집으러 |
3 | 96 | 4 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.6875 | 2파지 |
3 | 112 | 4 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.6875 | 3운반 |
3 | 128 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.625 | 3운반 |
3 | 144 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.5625 | 3운반 |
3 | 160 | 3 | 4 | 2 | 1 | 1 | 0.35 | 4내려놓으러 |
3 | 176 | 3 | 1 | 1 | 5 | 1 | 0.775 | 5물러남 |
3 | 192 | 3 | 1 | 1 | 5 | 1 | 0.775 | null |
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3 | 256 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.625 | null |
4 | 0 | 3 | 4 | 3 | 2 | 2 | 0.3625 | null |
4 | 16 | 2 | 4 | 2 | 1 | 1 | 0.2875 | null |
4 | 32 | 1 | 5 | 2 | 1 | 1 | 0.15 | 1집으러 |
4 | 48 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 2파지 |
4 | 64 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 0.5 | 3운반 |
4 | 80 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.5625 | 3운반 |
4 | 96 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.5625 | 3운반 |
4 | 112 | 1 | 1 | 1 | 2 | 1 | 0.5375 | 3운반 |
4 | 128 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1 | 0.65 | 5물러남 |
4 | 144 | 1 | 1 | 1 | 5 | 1 | 0.65 | null |
4 | 160 | 4 | 2 | 1 | 1 | 1 | 0.6125 | null |
4 | 176 | 4 | 4 | 2 | 2 | 2 | 0.475 | null |
4 | 192 | 4 | 5 | 1 | 1 | 1 | 0.3875 | null |
4 | 208 | 5 | 5 | 1 | 1 | 1 | 0.45 | null |
4 | 224 | 4 | 5 | 1 | 1 | 1 | 0.3875 | 1집으러 |
4 | 240 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.75 | 3운반 |
4 | 256 | 4 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.6875 | 3운반 |
5 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.5 | null |
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5 | 128 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.5 | 1집으러 |
5 | 144 | 2 | 2 | 2 | 4 | 2 | 0.575 | 2파지 |
5 | 160 | 3 | 1 | 1 | 4 | 1 | 0.7375 | 3운반 |
5 | 176 | 4 | 2 | 1 | 1 | 1 | 0.6125 | 3운반 |
5 | 192 | 4 | 5 | 1 | 1 | 1 | 0.3875 | 4내려놓으러 |
5 | 208 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.75 | 5물러남 |
5 | 224 | 5 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0.75 | null |
End of preview. Expand in Data Studio
LIBERO 압축 가능성 라벨 (v3d)
각 순간의 모션을 더 빠르게 지나가도 되는지 VLM 으로 매긴 라벨.
만든 방법
- 판정기
gemini-3.8-flash(reasoning low), 온도 0 - 입력: 그 순간의 카메라 2장 + 지시문 + 계획된 액션에서 계산한 사실
- 출력: 문항을 1~5 등급으로.
prompts/libero_v3d.txt가 나간 전문 그대로다 - SYSTEM 메시지를 쓰지 않는다.
role: user하나이고 가이던스가 본문 머리에 온다 - 청크 길이 16, stride 16. 아래 "중간 시점" 참고
- 게이트는 VLM 신뢰도 하나다. 접촉 열을 쓰지 않는다
libero_gr00t_delta 1,693 에피 전부 · 16,286 청크.
열
| 열 | 뜻 |
|---|---|
episode_index, frame_index |
에피소드 · 청크 시작 프레임 |
A~`E` |
문항별 등급 1~5 |
conf_vlm |
압축 가능성 0~1. 높을수록 빨리 지나가도 된다 |
phase |
그리퍼 전이로 유도한 국면(구간). 주기 밖은 null |
문항이 제 자리에서만 켜진다 (380타일 프로브)
A ROOMY_TARGET 4등급이상 51.1%
B GRASP_CLOSING 4등급이상 53.9%
C THREADED_PICK 얹힌 것 집는 순간 88% / 그 밖 1.1% (전체 2.9%)
D HAND_OFF 물러남에서 최고 2.69
E NO_HOLD 밀기·열기·돌리기 29% / 집어 옮기기 0% (전체 5.3%)
국면별 conf: 파지 0.384 < 집으러 0.387 < 내려놓으러 0.518 < 물러남 0.601 < 운반 0.607
C 와 E 의 낮은 전체 비율은 죽은 문항이 아니다. 해당 태스크에 정확히 몰려 있다. libero 실측(사다리 최고 계단 2.4)에서 그 아래로 측정된 여섯이 전부 파지·밀기이고 place_* 는 전부 2.4 위라 깨진 적이 없다 -- 파지가 최저인 순서가 그것과 맞는다.
문항과 가중
| 문항 | 이름 | 부호 | 가중 |
|---|---|---|---|
A |
ROOMY_TARGET | 가점 | 0.50 |
B |
GRASP_CLOSING | 감점 | 0.60 |
C |
THREADED_PICK | 감점 | 0.40 |
D |
HAND_OFF | 가점 | 0.30 |
E |
NO_HOLD | 가점 | 0.20 |
conf = (1 + Σ_safe w·g − Σ_risk w·g) / 2 , g = (등급−1)/4
가중은 잠정이다. 실측에 맞춘 적이 없다. 등급을 그대로 실어 두었으니 어떤 가중으로도 conf 를 다시 낼 수 있다.
역치
| tau | conf_vlm >= tau 인 비율 |
|---|---|
| 0.40 | 84% |
| 0.45 | 78% |
| 0.50 | 73% |
| 0.55 | 55% |
| 0.60 | 45% |
중간 시점의 conf 는 채워 써야 한다
학습 표본을 16의 배수에서만 뽑는다면 아무것도 안 해도 된다. 그 밖에는 채워야 한다.
청크 [t, t+16) 은 16k <= t < 16(k+1) 일 때 라벨된 두 블록에 걸친다.
1. 겹침 비율 가중 선형보간 (기본 권장)
k = t // 16
w = (t - 16*k) / 16
conf_t = (1 - w) * conf[16*k] + w * conf[16*k + 16]
그 청크가 실제로 포함하는 프레임 비율로 평균낸 값이다. t = 16k 에서 원래 값으로
돌아가므로 라벨 위에서 잡은 tau 가 유지된다.
2. min(...) — 보수적으로. 게이트에서 "압축해도 된다" 를 잘못 말하면 에피소드가
깨지고 "압축 안 한다" 는 속도만 손해다. 대신 tau 를 다시 잡아야 한다.
3. 최근접 단독은 권하지 않는다. 16프레임짜리 계단이 되고 국면 전환점에서 한 블록 통째로 틀린다.
복원 품질은 아직 안 쟀다.
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