Projects

HumanEgoWAM

사람 egocentric 손 시연 영상을 조건으로 받아 dexterous 로봇 손을 움직이는 demo-conditioned WAM/VLA를 만든다.

6 reports 1 weeks
261019 — 261025 6 reports · 11 tables 6
10-23 research
EgoSteer vs HumanEgoWAM
EgoSteer = VLA + 학습 전용 DINOv3 feature 예측, 9.6K h(89% 추정 손). clean/dirty는 필터 유무뿐이라 센서 GT vs 추정 비교와 시연 영상 조건 WAM이 우리 차별점
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10-23 research
Cosmos bimanual 베이스 검토
\1은 action→영상 시뮬레이터(16B, AgiBot 그리퍼)라 손 action WAM 베이스로는 부적합, 정책 평가용 후보
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10-23 progress
EgoDex 본 학습 준비
EgoDex 4/6 split 변환·검증 완료(535 h), part1/part5 진행 중 → pooled stats job 211010 → \1 8 GPU 제출 대기
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10-22 progress
EgoDex 전처리
EgoDex test 3,243 ep(7.65 h)를 LeRobot v3로 변환하고 OpenWAM \1 리더(손목+손끝 48-D, α 80-D 슬롯) 검증. 전체 split은 다운로드→변환 job 진행 중
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10-23 exp
전처리/리더 구현 후속 학습 스모크
EgoDex hand 리더 → OpenWAM 학습 스모크 (20 step)
OpenWAM 학습 스모크: EgoDex test, 1 GPU, 20 step 완료(에러 0), loss video 0.018→0.335 / action 1.543→0.121, ckpt 24.8 GB 저장 — \1 리더가 학습 경로와 end-to-end 연결 확인
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10-21 research
Human hand data survey
공식 원본만으로 EgoDex·EgoVerse·VITRA 손 라벨 오버레이 비교 — EgoDex=1080p 센서 GT, EgoVerse=6개 출처 21 MANO kp(출처별 품질 차), VITRA-1M=짧은 추정 MANO 조각
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