外观
act-so101-rack-centered-approach-2cam-25
Histochemichael 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 ACT (Action Chunking Transformer) (resnet18),参数规模 52M,训练数据包含 Histochemichael/so101-rack-centered-approach-2cam-25。
模型Histochemichaelact-so101-rack-centered-approach-2cam-25
模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源
Histochemichael 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 ACT (Action Chunking Transformer) (resnet18),参数规模 52M,训练数据包含 Histochemichael/so101-rack-centered-approach-2cam-25。
这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。
这是一个面向 SO101 的探索性 ACT 策略,用于从居中、回缩的起始位姿出发,打开夹爪、接近机架把手并保持对齐。策略在本地训练,使用两路相机视图和六个记录关节位置,数据来自 Histochemichael/so101-rack-centered-approach-2cam-25。训练集包含 20 个 episode,另有 5 个留出验证 episode,没有独立测试集。
当前优化器步数为 25000/25000,最佳验证检查点为 24000;根目录模型文件若存在,保存的是按留出推理 L1 选择的最佳检查点,不一定是最终步。策略标称 15 Hz,使用 30 动作预测块,每次策略调用执行 3 个动作。原始数据以 30 FPS 编码,但相机采集为 15 Hz;物理采集的精确时序不可恢复,因此不能据此假定同步。该策略不学习提起或插入,离线误差也不等同于实际抓取成功率。
资料出处 Hugging Face Histochemichael/act-so101-rack-centered-approach-2cam-25
参数量、网络主干、控制频率、显存需求及 Hugging Face Hub 统计。
暂未公开或待收录:微调显存需求
开源许可证、权重拉取命令、预训练数据集与关联文章。
代码许可证
Apache-2.0
权重许可证
Apache-2.0
# 1. 从 Hugging Face Hub 下载模型权重与配置
huggingface-cli download Histochemichael/act-so101-rack-centered-approach-2cam-25 --local-dir ./checkpoints/histochemichael-act-so101-rack-centered-approach-2cam-25
# 2. 使用 LeRobot / Transformers 加载策略开展真机或仿真闭环推理
python -m lerobot.scripts.eval --policy.path=Histochemichael/act-so101-rack-centered-approach-2cam-25预训练与微调基准数据集:Histochemichael/so101-rack-centered-approach-2c…
模型卡或论文声明在这些机器人上训练、微调或部署过;口径是作者声明,不是第三方复现。
没有已核实的适配记录。
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