OpenPI项目：自定义数据集Bridge的pi0模型微调指南

背景介绍

OpenPI项目中的pi0模型是一个基于视觉的机器人策略学习框架，最初设计用于处理LIFELONG基准数据集。当用户希望将该模型应用于自定义数据集时，如Bridge数据集，需要进行适当的适配和微调。本文将详细介绍如何针对Bridge数据集调整pi0模型的输入输出结构。

输入输出适配要点

Bridge数据集与原始LIFELONG数据集在多个方面存在差异，需要进行以下关键调整：

1. 视觉输入处理：Bridge数据集不包含手腕摄像头数据，因此需要将两个手腕图像输入通道填充为零值。这与LIFELONG数据集的处理方式不同，后者包含完整的手腕摄像头数据。

2. 动作空间适配：Bridge数据集采用7维动作空间，而LIFELONG使用8维动作空间。这意味着输出层的维度需要相应调整，以匹配目标数据集的动作规范。

3. 数据键名映射：由于数据集来源不同，图像、状态和动作等关键数据的字段名称可能存在差异。需要确保模型能够正确识别和访问这些数据字段。

实现方案

创建新的数据适配类

建议创建专门的BridgeInput和BridgeOutput类，继承自基础输入输出类，并实现以下功能：

class BridgeInput(LiberoInputs):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 覆盖手腕图像处理方法
        self.wrist_image_handlers = [
            ZeroPaddingHandler(),  # 左手腕
            ZeroPaddingHandler()   # 右手腕
        ]

class BridgeOutput(LiberoOutputs):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 调整动作输出维度
        self.action_dim = 7

配置调整建议

在微调配置文件中，需要特别注意以下参数：

1. 输入图像的分辨率和通道数
2. 状态观测的维度
3. 动作空间的维度
4. 数据增强策略（特别是针对缺失传感器数据的处理）

训练注意事项

使用NVIDIA RTX A6000 GPU（48GB显存）进行微调时，可以适当增大批次大小以提高训练效率。建议：

1. 初始学习率设置为3e-4
2. 使用AdamW优化器
3. 采用余弦退火学习率调度
4. 启用混合精度训练以节省显存

验证与调试

微调完成后，建议通过以下方式验证模型性能：

1. 在验证集上评估策略成功率
2. 可视化预测动作与实际动作的对比
3. 检查模型对缺失传感器数据的鲁棒性
4. 进行消融实验验证各调整组件的必要性

通过以上步骤，开发者可以有效地将pi0模型适配到Bridge数据集，实现高效的策略学习。这种适配方法也可推广到其他自定义机器人数据集的应用场景中。