使用场景

- 在机器人抓取任务中，使用Sparsh预测抓取力，以优化抓取策略。

- 在医疗辅助设备中，利用Sparsh进行触觉反馈，提高设备的交互性和安全性。

- 在工业检测领域，应用Sparsh进行产品质量检测，通过触觉数据分析提高检测精度。

产品特色

- 自监督学习算法：Sparsh通过MAE、DINO和JEPA等自监督学习算法进行训练。

- 多触觉传感器支持：能够为DIGIT、Gelsight'17和Gelsight Mini等多种触觉传感器生成有用的表示。

- 下游任务性能优异：在TacBench提出的下游任务中，Sparsh的性能大幅度超越端到端模型。

- 数据高效训练：Sparsh可以支持新下游任务的数据高效训练。

- 预训练模型和数据集：提供PyTorch实现、预训练模型和数据集，方便研究者和开发者使用。

- 多下游任务支持：Sparsh支持包括力估计、滑移检测和姿态估计等多个下游任务。

- 代码和模型开源：Sparsh的代码和模型在GitHub上开源，便于社区贡献和改进。

使用教程

1. 克隆Sparsh仓库到本地：使用git clone命令克隆Sparsh的GitHub仓库。

2. 创建环境：根据项目提供的environment.yml文件创建conda环境，并激活。

3. 下载数据集：按照指南下载并设置预训练数据集。

4. 训练模型：使用train.py脚本和配置文件开始训练Sparsh模型。

5. 微调模型：针对特定的下游任务，使用train_task.py脚本微调Sparsh模型。

6. 测试模型：使用test_task.py脚本测试训练好的模型，并评估性能。

7. 可视化演示：运行demo_forcefield.py脚本，进行力场可视化演示。