calvin-abc-plain: 원본 구간 (정지 없음)

분류: 정지 행동의 SFT 학습 데이터. 정책을 다시 학습해 성공한 뒤 멈추게 하는 실험에 쓴다. 완료 판정기의 평가나 실패 학습에는 쓰지 않는다.

시연 구간을 정지를 붙이지 않고 그대로 묶었다. 정지 데이터셋들의 대조군이다.

에피소드	프레임	쓴 학습
17,868	1,071,662	3 차 학습 줄 H3 의 7 번 (stopcmd_modenone_done_detach_s42_10k, stop 명령 샘플을 더해 학습)

• CALVIN 의 장면 A, B, C 시연을 원래 장면으로 다시 그려 합성했다 (2026-10-20 이후). 장면 D 는 평가 장면이라 쓰지 않았다.
• 형식은 LeRobot v2.1 이고 10 fps 다. 정면 영상 200 × 200, 손목 영상 84 × 84, 로봇 상태 (끝점 위치와 회전, 관절 7 개, 집게) 와 액션 (끝점 위치와 회전의 변화량, 집게) 이 있다.
• progress.npz 의 학습 정답은 에피소드마다 success_frame 전이 0, 그 뒤가 1 이다. 모든 에피소드가 성공 프레임을 가진다.
• 정책을 실제로 돌린 실패는 없다. 완료 판정기에 실패를 가르치는 데이터로는 쓸 수 없다.

받는 법

data 와 videos 는 bundle.tar.part-* 로 묶여 있다. 파일 하나씩 올리면 HF 의 API 한도 (5 분에 1,000 번) 에 걸려 한 데이터셋에 다섯 시간이 넘게 걸리기 때문이다.

받은 뒤 푸는 법이다.

bash calvin/unpack_hf_dataset.sh <받은 폴더>

meta 와 progress.npz 는 묶지 않았다. 받자마자 calvin/check_synth_scene.py 로 검사할 수 있다. 두 스크립트는 레포 Index-23227/vla-progress-label 에 있다.

CALVIN 저장소의 목적

madokalif 의 CALVIN 저장소는 목적에 따라 셋으로 나뉜다. 이 저장소는 위에 적은 분류에 속한다.

분류	저장소	쓰는 곳
정지 행동의 SFT 학습 데이터	calvin-abc-plain, calvin-abc-stop0-h15, calvin-abc-stop0-h30, calvin-abc-stop0-h90, calvin-abc-retract-h30, calvin-abc-stop0-then-h30, calvin-abc-stop0-then-h30-cam	정책을 CALVIN 시연으로 다시 학습해 성공한 뒤 멈추게 하는 실험이다. 모두 성공한 시연이라 정책의 실패가 없다
외부 판정기의 평가 이미지	calvin-judge-frames-sft	학습하지 않은 판정기에 정면 해상도를 바꿔 묻는 평가다. 학습에 쓰지 않는다
완료 판정의 진단 예시	calvin-completion-failure-examples-v1	오판 사례의 진단과 보조 실험이다. 주 학습 데이터로는 부족하다고 판정했다

위 데이터로 학습한 정책 체크포인트는 모델 저장소 madokalif/progress-stop 에 있다.