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Kota0612/diffusion-policy-dex1-1-fiducial-cube-20260902

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Diffusion Policy — Dex1-1 Fiducial Cube (2026-09-02)

diffusion_policy （UMI/RoboHarvestベース、Dex1-1カッター向けに改修）を、Unitree Dex1-1カッターハンドによるFiducial Cube収集データ（Kota0612/dex1-1-umi-fiducial-cube-20260902、 154エピソード・36,440フレーム）で学習した最終モデルです。

学習設定

—ポリシー: DiffusionUnetTimmPolicy（obs encoder: vit_base_patch16_clip_224.openai）
—ノイズスケジュール: DDIM, beta_schedule=squaredcos_cap_v2, num_train_timesteps=50, prediction_type=epsilon
—epoch: 105 / 120（train loss ≈ 0.011で収束）
—観測: camera0_rgb（gripper側カメラ、224x224）
—行動空間: エンドエフェクタ位置 eef_pos(3) + 姿勢 eef_rot_axis_angle(3) の計6次元（gripper開閉幅は含まない。Dex1-1カッターは別のCNNで開閉幅を制御するため）

ファイル

ファイル	内容
`epoch=0105-train_loss=0.011.ckpt`	学習済みチェックポイント（model + EMA + optimizer state、`torch.save`/`dill`形式）
`config.yaml`	学習時のHydra設定（`task.dataset_path`等は元のローカルパス表記のまま）

使い方

このチェックポイントは Dex1-1hand_UMIリポジトリの diffusion_policyパッケージに依存します（torch.load + dillでロード）。

python

import torch, dill
payload = torch.load(open("epoch=0105-train_loss=0.011.ckpt", "rb"), pickle_module=dill)
# payload['state_dicts']['model'] などを参照してロード

ライセンス

MIT License.