Aktueller Beitrag
Fehler- und Korrekturdemonstrationen sind der knappe und wertvolle Teil eines Datensatzes
Warum nach Ergebnis gelabelte Fehler- und Korrekturepisoden am schwersten zu erheben und am lehrreichsten sind.
Beitrag lesenCuratrix Journal
Notizen zu realen Trainingsdaten für Physical AI
Felderfassung, Rechte, Annotation und Evaluation – praxisnahe Beiträge des Teams, das mit deutschen Handwerksbetrieben Robotikdatensätze aufbaut.
1 Min. Lesezeit
Fünf Kennzahlen, um einen Robotikdatensatz vor dem Kauf zu beurteilen
Videostunden sind die am wenigsten aussagekräftige Zahl auf einem Datenblatt. Mitwirkendenvielfalt, Umgebungsstreuung, Episodenvollständigkeit, Annotationsdichte und Rechteabdeckung sagen mehr.
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- evaluation
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3 Min. Lesezeit
Wie Datenschutzprüfung und Provenienz in der Pipeline tatsächlich funktionieren
Ein technischer Durchgang durch die Verarbeitungsstufen zwischen Rohmaterial und lizenziertem Release.
- privacy
- provenance
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1 Min. Lesezeit
Von Rohmaterial zu Trainingsepisoden: ein Blick in die Curatrix-Pipeline
Segmentierung, Annotationsschema, Manifeste und Formate. Was passiert zwischen dem Druck auf die Aufnahmetaste und einem versionierten Datensatz im Trainingslauf.
- pipeline
- formats
- annotation
2 Min. Lesezeit
Warum sich Haushaltsvideos nicht auf Facharbeit übertragen lassen
Der Verteilungsunterschied bei Manipulationen, der Alltagsvideos für professionelles Robotiktraining unbrauchbar macht.
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- data-quality
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1 Min. Lesezeit
Egozentrisches Video für Manipulationslernen: Kopf-, Helm- oder Brustkamera?
Wo die Kamera sitzt, bestimmt, was ein Modell lernen kann. Abwägungen zwischen Kopf-, Helm- und Brustkamera bei qualifizierter Handarbeit.
- field-capture
- sensors
- physical-ai
1 Min. Lesezeit
Was „rechtlich geklärte“ Trainingsdaten wirklich bedeuten
Einwilligung, Standortfreigaben, DSGVO und Lizenzumfang: die vier Ebenen, die nutzbare Robotikdaten von Material trennen, auf dem sich kein Produkt ausliefern lässt.
- licensing
- compliance
- data-quality
2 Min. Lesezeit
Warum Physical AI Felddaten braucht – und keine Labor-Benchmarks
Roboter, die auf aufgeräumten Labor-Demonstrationen trainiert wurden, scheitern auf echten Baustellen. Ein praxisnaher Blick darauf, was im Feld erfasste Manipulationsdaten bringen und wie man sie bewertet.
- physical-ai
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