실습 5-A: LeRobotDataset v3 무결성 감사

목표

  • storage shard와 logical episode를 구분한다.
  • schema, timestamp, video, task, stats의 불일치를 찾는다.
  • 공개 전 개인정보와 라이선스를 점검한다.

절차

  1. dataset repository의 exact revision을 기록한다.
  2. meta/info.json에서 codebase version, fps, feature schema, path template을 확인한다.
  3. meta/episodes를 API로 읽고 episode length 분포를 그린다.
  4. episode 0, 중간, 마지막을 선택해 첫/마지막 frame과 action을 확인한다.
  5. 각 camera stream의 frame 수, resolution, timestamp gap을 확인한다.
  6. state/action에서 NaN, Inf, joint limit 초과, 순간 jump를 찾는다.
  7. task string을 영상과 대조한다.
  8. stats.json의 mean/std/min/max를 raw sample에서 다시 산출한 값과 비교한다.
  9. dataset card의 license, 수집 동의, 공개 범위, 삭제 절차를 검토한다.
  10. 얼굴·이름표·모니터·문서·음성 등 개인정보 노출을 sample과 무작위 episode에서 검수한다.

실행 예

python code/inspect_lerobot_v3.py \
  --repo-id USER/my_so101_dataset \
  --revision DATASET_COMMIT_SHA \
  --episode 0

감사표

검사기대관찰판정조치
codebase versionv3 호환
camera frame gap정의한 tolerance 이내
action finite전부 finite
task/video 일치전부 일치
privacy식별정보 없음

완료 조건

  • 최소 3개 episode를 시작부터 끝까지 확인했다.
  • 이동하는 branch가 아니라 exact dataset commit SHA를 기록했다.
  • critical/major/minor issue를 구분했다.
  • 공개 차단 조건과 재수집 조건을 명시했다.

가상실습: 수집·분할·행동 청크 설계

장비 없이 변수를 조절해 결과를 관찰하는 단순 개념 모형입니다.

episode 수와 길이, 수집 주파수로 데이터 행 수를 계산하세요. 행동 청크가 길어질수록 환경 변화에 대응하지 못하는 구간이 얼마나 길어지는지 확인합니다.

결과 해설과 실제 환경에서 확인할 점

행 수는 episode 수×길이×수집 주파수입니다. 인접 프레임을 무작위 분할하면 누출될 수 있어 episode 단위로 나눕니다. chunk 길이는 새 관측을 반영하는 빈도와 구분해야 합니다.

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1. 수행 결과와 근거

위 과제를 수행하고 설정값, 관찰 결과, 해석과 개선안을 작성하세요. 실제 장비 없이 한 경우 가상실습 결과임을 명시하세요.

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