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  - robotics
tags:
  - LeRobot
  - so101
  - data-augmentation
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# duck_dataset_v3_augmented

Version augmentée de [divisio74/duck_dataset_v3](https://huggingface.co/datasets/divisio74/duck_dataset_v3),
au format **LeRobot v3.0**.

| | Source | Ce dataset |
|---|---|---|
| Épisodes | 40 | **440** |
| Frames | 17 518 | **192 698** |
| fps | 30 | 30 |
| `robot_type` | `so_follower` | `so_follower` |
| Caméras | `wrist`, `front` — 480×640 | identiques |

## Composition

40 épisodes sources × 11 variantes = 440 épisodes, soit 40 de chaque catégorie :

- `original` — copie non modifiée
- `crop_resize`, `gaussian_blur`, `color_jitter`, `sensor_noise` — techniques seules
- les 6 compositions de deux de ces techniques

`meta/augmentation_map.json` indique pour chaque épisode sa technique et son épisode source.

## Techniques

Toutes sont **purement visuelles** et appliquées avec un réglage constant sur la durée
d'un épisode (pas de scintillement). Le paramètre est retiré aléatoirement par épisode.

| Technique | Effet |
|---|---|
| `crop_resize` | recadrage 75-95 % puis retour à 640×480 |
| `gaussian_blur` | flou gaussien, noyau 7-11, sigma 1,5-3,5 |
| `color_jitter` | luminosité / contraste / saturation ±20 % |
| `sensor_noise` | grain gaussien sur les pixels, sigma 6-14 |

Aucune augmentation temporelle n'est utilisée. Modifier la durée ou la cadence d'un
épisode (ralenti, accéléré, suppression de frames) enseigne une dynamique fausse à un
modèle qui apprend la physique du geste.

## Avertissement

Ce dataset **n'est pas un sur-ensemble de la source** : tous les épisodes, y compris
les copies « originales », ont été ré-encodés. Conserver
[duck_dataset_v3](https://huggingface.co/datasets/divisio74/duck_dataset_v3) comme
référence.

Produit avec `data_augmentation/augment.py` du projet
[LeWM-Robot](https://github.com/PoCInnovation/LeWM-Robot) (`--safe --pairs`).