Active Learning Toolkit for Robotics
Active Learning Toolkit for Robotics是一个面向机器人应用的主动学习开源工具包，提供了主动样本选择、人机交互标注、模型更新和性能评估等完整功能。工具包支持多种主动学习查询策略，包括基于不确定性的方法（最不确定、最不自信、基于委员会的查询）、基于多样性的方法（聚类采样、核心集选择）、基于期望模型变化的方法（期望误差减少、期望梯度长度）等；支持多种标注接口，包括图形化标注界面、VR/AR标注、遥操作标注、众包标注等；支持多种模型类型，包括图像分类、目标检测、语义分割、机器人策略、抓取规划等。工具包基于Python和PyTorch实现，提供了与ROS、OpenCV、Detectron2、MMDetection等工具的接口，支持真实机器人上的主动学习部署。工具包采用Apache 2.0开源协议，GitHub星标超过400，是机器人主动学习领域使用最广泛的开源工具之一。
项目说明
Active Learning Toolkit for Robotics是一个面向机器人应用的主动学习开源工具包，提供了主动样本选择、人机交互标注、模型更新和性能评估等完整功能。工具包支持多种主动学习查询策略，包括基于不确定性的方法（最不确定、最不自信、基于委员会的查询）、基于多样性的方法（聚类采样、核心集选择）、基于期望模型变化的方法（期望误差减少、期望梯度长度）等；支持多种标注接口，包括图形化标注界面、VR/AR标注、遥操作标注、众包标注等；支持多种模型类型，包括图像分类、目标检测、语义分割、机器人策略、抓取规划等。工具包基于Python和PyTorch实现，提供了与ROS、OpenCV、Detectron2、MMDetection等工具的接口，支持真实机器人上的主动学习部署。工具包采用Apache 2.0开源协议，GitHub星标超过400，是机器人主动学习领域使用最广泛的开源工具之一。