Lerobot训练中数据预处理不一致如何解决？

Question

在Lerobot模型训练过程中，数据预处理不一致是一个常见问题，主要表现为训练集与验证集、或推理阶段输入数据的归一化方式、图像尺寸缩放、时间序列对齐等处理存在差异。这种不一致性会导致模型性能下降、评估结果失真。例如，若训练时采用基于全局像素均值归一化，而推理时使用局部帧独立归一化，将引入分布偏移。解决该问题的关键在于统一预处理流水线，通过配置文件或数据管道（如TensorFlow Transform或TorchData）固化预处理逻辑，并在各阶段复用同一接口，确保端到端一致性。

Answer 1

1. 数据预处理不一致问题的表层现象

• 在Lerobot模型训练中，训练集与验证集之间图像尺寸缩放方式不同，例如训练使用双线性插值，而推理使用最近邻插值。
• 归一化策略存在差异：训练阶段采用基于整个数据集计算的均值和标准差（如ImageNet统计量），而部署时对单帧图像进行独立归一化。
• 时间序列数据在训练时进行了时间对齐与插值处理，但在推理阶段直接使用原始采样频率，导致动作延迟或错位。
• 部分开发者在调试阶段手动调整输入格式（如HWC转CHW），但未在生产环境中同步该逻辑。
• 标签编码方式在训练与服务端不一致，例如类别索引映射未持久化，造成语义错乱。

2. 深层成因分析：为何预处理会失配？

成因维度	具体表现	影响阶段
开发流程割裂	研究团队与工程团队使用不同代码库	训练 vs 推理
配置管理缺失	预处理参数硬编码于脚本中	跨环境迁移
版本漂移	依赖库升级导致resize行为变化（如Pillow版本差异）	长期维护
数据分布假设错误	训练时假设有完整历史窗口，线上仅能获取实时流	序列建模

3. 典型案例：归一化偏移引发性能崩塌

某Lerobot抓取任务中，模型在仿真环境中达到92%成功率，但在真实机器人上仅为43%。经排查发现：

1. 训练数据归一化使用全局RGB均值 [0.485, 0.456, 0.406] 和标准差 [0.229, 0.224, 0.225]；
2. 嵌入式推理节点为节省内存，对每帧单独减去本帧均值；
3. 此操作改变了特征空间分布，使模型置信度系统性偏低；
4. 通过引入校准数据集重做归一化后，真实场景性能恢复至87%。

4. 解决方案架构设计

import torch
from torchvision import transforms

# 定义可复用的预处理流水线
class ConsistentPreprocessor:
    def __init__(self, config_path):
        self.config = load_config(config_path)
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize(self.config['image_size']),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(
                mean=self.config['norm_mean'],
                std=self.config['norm_std']
            )
        ])
    
    def __call__(self, image):
        return self.transform(image)

# 各阶段统一调用
preprocess_fn = ConsistentPreprocessor("preprocess.yaml")
train_loader = DataLoader(dataset, transform=preprocess_fn)
# 推理时同样加载同一实例

5. 端到端一致性保障机制

1. 将预处理逻辑封装为独立模块（如Python包或Docker镜像），并通过CI/CD管道发布；
2. 使用TorchData或TensorFlow Transform构建可序列化的数据流水线；
3. 在MLOps平台中注册预处理签名（signature），确保模型服务时自动绑定对应版本；
4. 建立“预处理契约测试”（Preprocessing Contract Test），验证训练与推理输出分布KL散度低于阈值；
5. 利用ONNX或TorchScript导出包含前置处理的复合模型；
6. 设置监控告警，检测输入统计量偏离训练分布的情况（如PSD漂移）；
7. 对时间序列任务，引入滑动窗口缓冲器并固化对齐算法；
8. 在日志中记录预处理元数据（如resize方法、填充模式）用于审计追溯。

6. 流程图：统一预处理生命周期管理

graph TD
    A[原始数据采集] --> B{预处理配置定义}
    B --> C[训练数据管道]
    B --> D[验证数据管道]
    B --> E[推理服务模块]
    C --> F[模型训练]
    D --> G[性能评估]
    E --> H[在线预测]
    F --> I[模型版本发布]
    G --> I
    I --> J[灰度上线]
    J --> K[生产环境监控]
    K --> L[反馈至配置更新]
    L --> B