लेखकों ने RCT (रोबोटिक कॉन्टैक्ट टैक्टाइल) पेश किया है, एक डेटासेट जिसे रोबोटिक मैनिपुलेशन में अदृश्य सामग्रियों पर स्पर्शीय प्रतिनिधित्वों के सामान्यीकरण की चुनौती को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस डेटासेट में सात श्रेणियों में 122 औद्योगिक संदर्भ सामग्रियों पर पूर्ण रोबोट प्रेशर से एकत्रित 29,279 स्पर्शीय फ्रेम शामिल हैं, जिन्हें कई संपर्क स्थानों पर तीन DIGIT सेंसर का उपयोग करके रिकॉर्ड किया गया था।
- RCT प्रत्येक प्रेशर को एक संपर्क अनुक्रम के रूप में संरक्षित करता है, जिससे डेटा लीकेज से बचने के लिए सामग्रियों, श्रेणियों, सेंसरों और संपर्क स्थानों पर हल्का मूल्यांकन संभव होता है।
- जब एन्कोडर को स्थिर रखा जाता है, तो संपर्क-अनुक्रम ओवरलैप को हटाने से स्पर्शीय-से-पाठ Recall@1 में 17.7 प्रतिशत अंक की कमी आती है।
- प्रशिक्षण के दौरान सामग्रियों को बाहर रखने पर प्रदर्शन तेजी से गिर जाता है, जहाँ तीन ड्राइव्स पर औसतन हल्की-सामग्री Recall@1 25.1 +/- 6.1% होती है।
- सार्वजनिक TVL/HCT विभाजन में भी समान संरचनात्मक समस्याएँ दिखाई देती हैं, जहाँ कच्चे-पिक्सेल निकटतम पड़ोसी 98.3% मामलों में सही अनुक्रम को पुनर्स्थापित करते हैं।
- एक प्रेशर का समान रूप से नमूना लेना विरोधाभासी प्रशिक्षण को बेहतर बनाता है, और RCT द्वारा प्रशिक्षित एम्बेडिंग्स अदृश्य सामग्रियों पर श्रेणी प्रोब में सुधार करते हैं।
यह डेटासेट संपर्क-अनुक्रम-जागरूक, हल्की-सामग्री मूल्यांकन को पुनरुत्पादन योग्य बनाने और रोबोटिक स्पर्शीय धारणा के लिए नई-सामग्री सामान्यीकरण को एक केंद्रीय चुनौती के रूप में उजागर करने के लिए ओपन-सोर्स किया गया है।