カバレッジ

同じ部屋と同じ動作の時間を増やしても、得られるものはわずかです。カバレッジは、モデルが学ぶ内容を変える次元にわたって、Avala が多様性を計画し証明する方法です。

カバレッジセル

カバレッジセルは、6 つの次元の 1 つの組み合わせです。

次元	例
環境	ギャレーキッチン、ランドリールーム、寝室、ガレージ、ホテルの部屋
機構	引き出し式の食器洗い機ラック、フレンチドア冷蔵庫、縦型洗濯機、コードレスケトルの台座
素材	濡れた陶器、柔らかい袋、たたんだ綿、硬いプラスチック容器
インタラクションプリミティブ	開ける、つかむ、注ぐ、置く、たたむ、差し込む、留める
失敗モード	滑りと持ち直し、配置ミス、障害物との衝突、なし
身体性	人間の一人称視点、シングルアーム、バイマニュアルアーム、モバイルマニピュレーター

承認では、各キャプチャのセルの値が記録されます。MCP ツール get_campaign_acceptance_coverage は、承認済みキャプチャ全体でカバーが不足している値を報告します。ブリーフはセルごとの目標承認済み時間を設定します。能力実験は対象とするセルを列挙します。 Avala は、26 のタスクファミリーに分類された 175 のワークフローからなる公開カタログをもとに収集を計画します。

集中度の上限

ブリーフは、1 つの値が占められる承認済み時間の最大割合を設定します。典型的な上限は次の対象に適用されます：

1 つの場所
1 人のオペレーター
1 つの家電または機構のユニット
1 つのカバレッジセル
繰り返しの拭き取りなど、多様性の低い動作

Avala はすべての納品で集中度を測定します。値を上限より上に押し上げるシーケンスは保留され、報告されます。

重複チェック

Avala はすべてのシーケンスの動画コンテンツのフィンガープリントを取ります。重複チェックは 3 段階で実行されます：

完全一致ファイル。 同一のファイルをハッシュで検出します。
コンテンツフィンガープリント。 同じ映像を再エンコード、トリミング、クロップしたコピーを、フィンガープリントの一致で検出します。
類似性レビュー。 同じ場所と同じセットアップからのほぼ同一のシーンに、レビュアー向けのフラグを付けます。

ブリーフには、各納品を何と比較するかが記載されます。比較対象は、その納品自体、以前の納品、またはお客様が提供する参照映像です。フィンガープリントはバージョン管理されます。カバレッジレポートには、検索に使ったバージョンと範囲が記載されます。

シーンのリアリズム基準

Avala は、実際の部屋で行われる実際の家事を収集します。この基準には 4 つのルールがあります。

普通の邪魔な物を残す。 郵便物、スマートフォン、隣にある食料品など、関係のない安全な物を視野に残します。ボウルを 1 つ動かすためにテーブル全体を片付ける人はいません。
意味のある作業をキャプチャする。 自然なペースと、家庭での実際の目的を使います。それ自体が目的のスローモーション、拭き取りの繰り返し、人工的にこぼしたもの、演出された山積みは基準に合格しません。
環境全体を変える。 家、レイアウト、オペレーター、家電にわたって収集を分散させます。道具を 1 つ入れ替えたり、同じ動作に別のラベルを付けたりしても、新しい環境にはなりません。
目的のある配置は認める。 机を元に戻すといった実際の依頼は有効です。開始状態、目標、結果を記録します。タスクを始めるために散らかった状態を作ってはいけません。

邪魔な物を視野に残すのは、同意、プライバシー、安全が許す場合に限ります。