이슈 #84 다음 학습: 끝 멈춤 프레임을 표본 시작점에서 빼는 모듈과 목록 (openarmsciedu-robot issue-84 4a8fe1f)

frame_exclusion/frame_exclusion.py

@@ -0,0 +1,286 @@
+"""문장 3·8의 끝 멈춤 프레임을 학습 표본의 시작점에서 뺀다 (이슈 #84, 데이터셋·영상·라벨은 그대로).
+
+2026-10-14 분석: 291개 합본으로 학습한 세 판(기본·증강·mask)이 실물 검전기 3(댔다 뗐다)에서 서는 것은, 새 녹화 40개가 3과 8의 구간 끝에 넣은
+2초쯤의 멈춤을 배운 것으로 보인다(`docs/measurements/training.md` 2026-10-14 둘째 줄, `plan/sciedu-291-training.md` 5절). 그 멈춤 프레임은
+앞으로 50동작이 거의 다 가만히 있는 표본을 만들고, 댔다 뗐다는 떠난 자리로 돌아오므로 "문장 3 + 이 자세"가 가만히 있으라는 정답을 받는다.
+정책은 기억이 없어 이 자세가 시작인지 끝인지 모른다.
+
+## 무엇을 빼는가: 그 프레임에서 시작하는 표본
+
+정책은 한 프레임에서 뒤의 50동작을 배운다(청크). 이 도구가 빼는 것은 **그 프레임을 시작점으로 하는 표본**뿐이다. 빠진 프레임은 영상도 행동도 데이터셋에
+그대로 있고, 그 앞 프레임의 청크 안에 목표로 들어간다. 그래서 끝 멈춤 앞 49프레임은 여전히 "움직이다가 멈춘다"를 배우고(도착해서 서는 것은 맞다),
+"문장 3 + 이 자세에서는 가만히"만 없어진다. 데이터셋을 고치는 것이 아니므로 빠진 프레임의 앞뒤가 이어 붙는 일도 없다.
+
+## 규칙
+
+`SENTENCES`(검전기 3과 8, 글자까지 같게)의 구간(한 에피소드 안에서 같은 문장이 이어진 프레임들)마다, 구간 끝에서 거꾸로 오른팔 7관절의 행동이 구간
+마지막 프레임의 행동에서 `THR`도(경계 포함) 안에 머문 프레임. 마지막 프레임은 자기 자신과의 차이가 0이라 늘 들어간다. 움직임이 한 번도 없으면 구간
+전체다. `pre`는 그 앞 프레임을 더 빼는 여유(기본 0, 구간 시작을 넘지 않는다). 구간은 반열린 `[시작, 끝)`이고 번호는 에피소드 안의 frame_index다.
+
+## 쓰는 법 (학습 서버의 런처, `lerobot_train`을 부르기 전 한 번)
+
+    sys.path.insert(0, "<저장소>/scripts/dataset")
+    import frame_exclusion
+    frame_exclusion.install("<저장소>/config/labels/frame_exclusion_s3s8_20261014.json", dataset_root="<합본 사본의 루트>")
+
+`install`은 **언제나** 합본(학습 데이터셋)의 parquet에 같은 규칙을 다시 적용해 목록과 한 프레임까지 같은지 본다. 이 확인을 끄는 인자는 없다. 목록은 이
+PC의 검전기 라벨 사본(110개)에서 만들어 합본 번호를 사본 + 181로 옮긴 것이라, 합본의 번호나 라벨이 어긋나면 여기서 멈춘다(무엇이 몇 프레임 다른지 말한다).
+표본 추출기(`_sampler_class`)는 확인이 끝났다는 표(`Verified`)가 그 목록의 것이 아니면 만들어지지 않는다. 그 뒤 `lerobot.scripts.lerobot_train`의
+`EpisodeAwareSampler`를 바꿔 끼운다(`lerobot_train.py`가 모듈 이름으로 들고 있고 한 번 만든다). 학습 로그에
+`FrameExcludingSampler: 12395 프레임을 시작점에서 뺐다` 한 줄이 나와야 한다.
+
+학습을 띄우기 전에 목록만 맞춰 보려면(`install`이 하는 확인과 같은 함수다. 통과하면 종료 코드 0, 다르면 1과 무엇이 몇 프레임 다른지):
+
+    .venv/bin/python -I scripts/dataset/frame_exclusion.py check --list config/labels/frame_exclusion_s3s8_20261014.json --dataset-root <합본 사본의 루트>
+
+목록을 만드는 쪽은 `make_frame_exclusion.py`다. `python -I`로 돌려도 되게 이 폴더를 경로에 직접 넣는다.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import glob
+import hashlib
+import json
+import logging
+import sys
+from dataclasses import dataclass
+from pathlib import Path
+
+import numpy as np
+
+HERE = Path(__file__).resolve().parent
+if str(HERE) not in sys.path:
+    sys.path.insert(0, str(HERE))
+
+log = logging.getLogger("frame_exclusion")
+
+# 규칙: 아래 문장(글자까지 같게)의 구간 끝에서, 오른팔 7관절의 행동이 구간 마지막 프레임의 행동에서 THR도 안에 머문 프레임.
+SENTENCES = (
+    "Do the electroscope experiment. move the plate toward and away from the electroscope",  # 문장 3 (첫째·둘째)
+    "Do the electroscope experiment. move the plate toward and away from the electroscope, then stop above it",  # 문장 8
+)
+RIGHT_ARM = list(range(8, 15))  # action 열 8~14: 오른팔 관절 일곱(15는 오른 그리퍼)
+THR = 2.0
+RULE = "end_still_right_arm_2deg:s3,s8"
+
+
+class ListMismatch(ValueError):
+    """뺄 프레임 목록이 데이터셋과 맞지 않는다. 메시지가 무엇이 몇 프레임 다른지 말한다."""
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 규칙
+
+def end_still_ranges(action: np.ndarray, task: np.ndarray, episode: np.ndarray, frame_index: np.ndarray, sentences=SENTENCES,
+                     thr: float = THR, cols=RIGHT_ARM, pre: int = 0) -> dict[int, list[list[int]]]:
+    """{에피소드: [[frame_index 시작, frame_index 끝(미포함)], ...]}.
+
+    action[N,16], task[N] (문장 문자열), episode[N], frame_index[N]. 행은 (episode, frame_index) 순서이고 에피소드 안에서 frame_index가 이어져 있어야 한다.
+    구간 = 한 에피소드 안에서 같은 문장이 이어진 행들(에피소드가 바뀌면 같은 문장이어도 다른 구간).
+    pre: 끝 멈춤이 시작하기 전 pre프레임(감속이 끝나가는 곳)도 더 뺀다(구간 시작을 넘지 않게). 기본 0."""
+    out: dict[int, list[list[int]]] = {}
+    want = np.isin(task, np.asarray(sentences, dtype=object))
+    n = len(task)
+    i = 0
+    while i < n:
+        if not want[i]:
+            i += 1
+            continue
+        j = i
+        while j < n and episode[j] == episode[i] and task[j] == task[i]:
+            j += 1
+        dev = np.abs(action[i:j][:, cols] - action[j - 1][cols]).max(axis=1)
+        moved = np.where(dev > thr)[0]
+        still = int(j - i - 1 - moved[-1]) if len(moved) else int(j - i)
+        first = max(i, j - still - pre)
+        out.setdefault(int(episode[i]), []).append([int(frame_index[first]), int(frame_index[j - 1]) + 1])
+        i = j
+    return out
+
+
+def episodes_sha256(episodes: dict) -> str:
+    """에피소드 → 범위 목록의 지문. 키를 숫자로 줄 세워 같은 내용이면 같은 값이 나온다."""
+    blob = json.dumps({str(k): v for k, v in sorted(episodes.items(), key=lambda kv: int(kv[0]))}, separators=(",", ":"))
+    return hashlib.sha256(blob.encode()).hexdigest()
+
+
+def count_frames(episodes: dict) -> int:
+    return sum(b - a for ranges in episodes.values() for a, b in ranges)
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 목록
+
+def load_spec(path: str | Path) -> dict:
+    """목록 파일을 읽고 안에서 맞는지 본다(규칙 이름, sha256, 범위 모양, 프레임 수). 데이터셋과 맞추는 것은 `verify_against_dataset`이다."""
+    spec = json.loads(Path(path).read_text(encoding="utf-8"))
+    if spec.get("rule") != RULE:
+        raise ListMismatch(f"규칙 이름이 다르다: 목록 {spec.get('rule')!r}, 이 코드 {RULE!r}")
+    episodes = {int(k): v for k, v in spec["episodes"].items()}
+    if episodes_sha256(episodes) != spec["sha256_of_episodes"]:
+        raise ListMismatch("목록의 sha256이 안에 적힌 값과 다르다(파일의 범위가 바뀌었다)")
+    train = set(int(e) for e in spec["train_episodes"])
+    for ep, ranges in episodes.items():
+        if ep not in train:
+            raise ListMismatch(f"에피소드 {ep}의 범위가 학습 목록에 없는 에피소드에 있다")
+        last = -1
+        for a, b in ranges:
+            if not (0 <= a < b) or a < last:
+                raise ListMismatch(f"에피소드 {ep}의 범위 [{a}, {b})가 반열린 구간이 아니거나 앞 범위와 겹친다")
+            last = b
+    if count_frames(episodes) != spec["frames_in_train"]:
+        raise ListMismatch(f"프레임 수가 다르다: 범위의 합 {count_frames(episodes)}, 적힌 값 {spec['frames_in_train']}")
+    spec["episodes"] = episodes
+    return spec
+
+
+def _as_set(ranges: list[list[int]]) -> set[int]:
+    return {f for a, b in ranges for f in range(a, b)}
+
+
+def diff_report(want: dict[int, list[list[int]]], got: dict[int, list[list[int]]]) -> tuple[int, list[str]]:
+    """목록(want)과 데이터셋에 규칙을 다시 적용한 것(got)이 한쪽에만 있는 프레임 수와, 어느 에피소드가 몇 프레임 다른지 적은 줄들."""
+    lines, total = [], 0
+    for ep in sorted(set(want) | set(got)):
+        a, b = _as_set(want.get(ep, [])), _as_set(got.get(ep, []))
+        if a != b:
+            lines.append(f"에피소드 {ep}: 목록 {len(a)}프레임, 데이터셋 {len(b)}프레임, 한쪽에만 있는 것 {len(a ^ b)}프레임")
+            total += len(a ^ b)
+    return total, lines
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class Verified:
+    """`verify_against_dataset`가 통과했다는 표. 표본 추출기는 이것이 그 목록의 것일 때만 만들어진다."""
+
+    sha256: str
+    episodes: int
+    frames: int
+    root: str
+
+
+def read_dataset(root: Path, episodes: set[int]):
+    """합본의 parquet(영상 아님)에서 학습 에피소드의 (행동, 문장, 에피소드, frame_index). (episode, frame_index) 순서."""
+    import pandas as pd
+
+    files = sorted(glob.glob(str(root / "data" / "*" / "*.parquet")))
+    if not files:
+        raise FileNotFoundError(f"{root}/data 에 parquet이 없다")
+    tasks = pd.read_parquet(root / "meta" / "tasks.parquet")
+    text = {int(v): str(k) for k, v in tasks["task_index"].items()}
+    df = pd.concat([pd.read_parquet(f, columns=["action", "episode_index", "frame_index", "task_index"]) for f in files])
+    df = df[df.episode_index.isin(episodes)].sort_values(["episode_index", "frame_index"]).reset_index(drop=True)
+    step = df.groupby("episode_index").frame_index.diff().dropna()
+    if len(df) and (step != 1).any():
+        raise ListMismatch("데이터셋의 frame_index가 에피소드 안에서 1씩 이어지지 않는다(프레임이 빠졌거나 순서가 다르다)")
+    return (np.stack(df["action"].values).astype(np.float64), df["task_index"].map(text).values.astype(object),
+            df.episode_index.values, df.frame_index.values)
+
+
+def verify_against_dataset(spec: dict, dataset_root: str | Path) -> Verified:
+    """합본에 같은 규칙을 다시 적용해 목록과 한 프레임까지 같은지 본다. 다르면 `ListMismatch`(무엇이 몇 프레임 다른지)."""
+    train = set(int(e) for e in spec["train_episodes"])
+    action, task, episode, frame = read_dataset(Path(dataset_root), train)
+    got = end_still_ranges(action, task, episode, frame, pre=int(spec.get("pre_frames", 0)))
+    lo = spec.get("only_from_episode")
+    if lo is not None:
+        got = {e: r for e, r in got.items() if e >= int(lo)}
+    missing = sorted(train - set(int(e) for e in np.unique(episode)))
+    if missing:
+        raise ListMismatch(f"학습 목록의 에피소드 {len(missing)}개가 데이터셋에 없다(처음 5개: {missing[:5]})")
+    total, lines = diff_report(spec["episodes"], got)
+    if total:
+        raise ListMismatch(f"목록과 데이터셋이 다르다: 한쪽에만 있는 프레임 {total}개, 에피소드 {len(lines)}개. "
+                           f"목록 {count_frames(spec['episodes'])}프레임, 데이터셋에 규칙을 다시 적용하면 {count_frames(got)}프레임. "
+                           + " / ".join(lines[:5]) + (" …" if len(lines) > 5 else ""))
+    return Verified(sha256=spec["sha256_of_episodes"], episodes=len(got), frames=count_frames(got), root=str(dataset_root))
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- 표본 추출기
+
+def _sampler_class(spec: dict, verified: Verified):
+    """`EpisodeAwareSampler`(lerobot/datasets/sampler.py)에서 목록의 프레임을 시작점에서 뺀 하위 클래스. 확인 표 없이는 만들지 않는다."""
+    if not isinstance(verified, Verified) or verified.sha256 != spec["sha256_of_episodes"]:
+        raise ListMismatch("합본과 맞춰 본 표가 이 목록의 것이 아니다(verify_against_dataset를 거치지 않았다)")
+    from lerobot.datasets.sampler import EpisodeAwareSampler
+
+    episodes = {int(k): v for k, v in spec["episodes"].items()}
+    expect = int(spec["frames_in_train"])
+
+    class FrameExcludingSampler(EpisodeAwareSampler):
+        """목록의 프레임을 시작점에서 뺀다. 에피소드·셔플·시드·이어 학습(`state_dict`)은 부모 그대로이고 길이만 줄어든다.
+        빠진 프레임도 다른 표본의 청크 안에서는 그대로 정답으로 쓰인다."""
+
+        def __init__(self, dataset_from_indices, dataset_to_indices, episode_indices_to_use=None, drop_n_first_frames=0,
+                     drop_n_last_frames=0, shuffle=False, seed=0, absolute_to_relative_idx=None):
+            super().__init__(dataset_from_indices, dataset_to_indices, episode_indices_to_use, drop_n_first_frames,
+                             drop_n_last_frames, shuffle, seed, absolute_to_relative_idx)
+            # 부모가 에피소드마다 (시작, 길이)로 둔 프레임을 절대 인덱스로 펼친다. 에피소드 번호 순이라 오름차순이다.
+            lengths = np.diff(np.concatenate([[0], self._cum_lengths]))
+            absolute = np.concatenate([np.arange(s, s + n, dtype=np.int64) for s, n in zip(self._starts, lengths)])
+            from_idx = np.asarray(dataset_from_indices, dtype=np.int64)
+            used = set(int(e) for e in (episode_indices_to_use if episode_indices_to_use is not None else range(len(from_idx))))
+            drop = np.zeros(len(absolute), dtype=bool)
+            for ep, ranges in episodes.items():
+                if ep not in used:
+                    continue
+                for a, b in ranges:
+                    lo = np.searchsorted(absolute, from_idx[ep] + a, side="left")
+                    hi = np.searchsorted(absolute, from_idx[ep] + b, side="left")
+                    drop[lo:hi] = True
+            n_drop = int(drop.sum())
+            if n_drop != expect:
+                raise ListMismatch(f"뺄 프레임 {expect}개 가운데 {n_drop}개만 표본에 있다(학습 에피소드 목록이나 drop_n_*_frames가 목록과 다르다)")
+            self._kept = absolute[~drop]
+            self._num_frames = int(len(self._kept))
+            self.n_excluded = n_drop
+            log.info("FrameExcludingSampler: %d 프레임을 시작점에서 뺐다 (%d -> %d)", n_drop, len(absolute), self._num_frames)
+            print(f"FrameExcludingSampler: {n_drop} 프레임을 시작점에서 뺐다 ({len(absolute)} -> {self._num_frames})", flush=True)
+
+        def _frame_index(self, position: int) -> int:
+            absolute_idx = int(self._kept[position])
+            if self._absolute_to_relative is not None:
+                return self._absolute_to_relative[absolute_idx]
+            return absolute_idx
+
+    return FrameExcludingSampler
+
+
+def install(spec_path: str | Path, dataset_root: str | Path):
+    """목록을 읽고, 합본과 맞춰 보고(건너뛰는 길이 없다), `lerobot_train`의 표본 추출기를 바꿔 끼운다. 학습 시작 전 한 번."""
+    spec = load_spec(spec_path)
+    verified = verify_against_dataset(spec, dataset_root)
+    log.info("합본과 맞춤: 에피소드 %d개, %d프레임, sha256 %s", verified.episodes, verified.frames, verified.sha256[:16])
+    print(f"frame_exclusion: 합본과 맞췄다 — 에피소드 {verified.episodes}개, {verified.frames}프레임, sha256 {verified.sha256[:16]}", flush=True)
+    import lerobot.scripts.lerobot_train as lt
+    from lerobot.datasets.sampler import EpisodeAwareSampler
+
+    if not hasattr(lt, "EpisodeAwareSampler"):
+        raise RuntimeError("lerobot_train에 EpisodeAwareSampler 이름이 없다: lerobot 판이 바뀌었다. 표본 추출기를 바꿔 끼울 자리를 다시 찾아야 한다")
+    if lt.EpisodeAwareSampler is not EpisodeAwareSampler:
+        raise RuntimeError("lerobot_train의 EpisodeAwareSampler가 이미 다른 것으로 바뀌어 있다")
+    cls = _sampler_class(spec, verified)
+    lt.EpisodeAwareSampler = cls
+    return cls
+
+
+def main(argv: list[str] | None = None) -> int:
+    """`check`: 목록을 읽고 합본과 맞춰 본다(학습은 하지 않는다)."""
+    import argparse
+
+    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__, formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
+    sub = parser.add_subparsers(dest="command", required=True)
+    check = sub.add_parser("check", help="목록을 합본에 같은 규칙으로 다시 적용한 것과 한 프레임까지 맞춰 본다")
+    check.add_argument("--list", required=True, help="뺄 프레임 목록(config/labels/frame_exclusion_*.json)")
+    check.add_argument("--dataset-root", required=True, help="합본(leapshared/SciEdu_291epi) 사본의 루트(data/, meta/가 있는 곳)")
+    args = parser.parse_args(argv)
+    try:
+        spec = load_spec(args.list)
+        verified = verify_against_dataset(spec, args.dataset_root)
+    except ListMismatch as error:
+        print(f"맞지 않는다: {error}", file=sys.stderr)
+        return 1
+    print(f"맞다: 에피소드 {verified.episodes}개, {verified.frames}프레임, sha256_of_episodes {verified.sha256}")
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())

frame_exclusion/frame_exclusion_s3s8_20261014.json

@@ -0,0 +1,1533 @@
+{
+ "version": 1,
+ "rule": "end_still_right_arm_2deg:s3,s8",
+ "description": "문장 3(첫째·둘째)과 8의 구간 끝에서, 오른팔 7관절의 행동이 구간 마지막 프레임의 행동에서 2도 안에 머문 프레임을 학습 표본의 시작점에서 뺀다(이슈 #84).",
+ "sentences": [
+  "Do the electroscope experiment. move the plate toward and away from the electroscope",
+  "Do the electroscope experiment. move the plate toward and away from the electroscope, then stop above it"
+ ],
+ "threshold_deg": 2.0,
+ "joints": "right_joint_1..7 (action 열 8~14)",
+ "pre_frames": 0,
+ "only_from_episode": null,
+ "range_unit": "[frame_index 시작, frame_index 끝) 에피소드 안의 번호, 반열린 구간. 합본 에피소드 = 사본 + 181",
+ "train_episodes": [
+  0,
+  1,
+  2,
+  3,
+  4,
+  5,
+  8,
+  9,
+  10,
+  11,
+  12,
+  13,
+  14,
+  15,
+  16,
+  17,
+  18,
+  19,
+  20,
+  21,
+  22,
+  23,
+  24,
+  25,
+  26,
+  27,
+  28,
+  29,
+  30,
+  31,
+  32,
+  33,
+  34,
+  35,
+  36,
+  37,
+  38,
+  39,
+  40,
+  41,
+  42,
+  43,
+  44,
+  45,
+  48,
+  49,
+  50,
+  51,
+  52,
+  53,
+  54,
+  55,
+  56,
+  57,
+  58,
+  59,
+  120,
+  121,
+  122,
+  123,
+  124,
+  125,
+  126,
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+  129,
+  130,
+  131,
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+  134,
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+  136,
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+  142,
+  143,
+  144,
+  145,
+  146,
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+  149,
+  150,
+  151,
+  152,
+  153,
+  154,
+  155,
+  156,
+  157,
+  158,
+  159,
+  160,
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