論文の概要: CACTI: A Framework for Scalable Multi-Task Multi-Scene Visual Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05711v1
• Date: Mon, 12 Dec 2022 05:30:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 15:43:41.975591
• Title: CACTI: A Framework for Scalable Multi-Task Multi-Scene Visual Imitation Learning
• Title（参考訳）: CACTI: スケーラブルなマルチタスクマルチステージ視覚模倣学習フレームワーク
• Authors: Zhao Mandi, Homanga Bharadhwaj, Vincent Moens, Shuran Song, Aravind Rajeswaran, Vikash Kumar
• Abstract要約: キッチン環境におけるマルチタスク・マルチシーンロボット操作のレンズ下でのロボット学習のスケールアップのためのフレームワークを提案する。 CACTIという名前のフレームワークは,データ収集,データ拡張,視覚表現学習,模倣ポリシートレーニングの4つの段階を別々に扱う。 CACTIフレームワークでは、拡張段階の一部として、画像生成に最先端モデルを適用する利点を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.88636835443266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Developing robots that are capable of many skills and generalization to unseen scenarios requires progress on two fronts: efficient collection of large and diverse datasets, and training of high-capacity policies on the collected data. While large datasets have propelled progress in other fields like computer vision and natural language processing, collecting data of comparable scale is particularly challenging for physical systems like robotics. In this work, we propose a framework to bridge this gap and better scale up robot learning, under the lens of multi-task, multi-scene robot manipulation in kitchen environments. Our framework, named CACTI, has four stages that separately handle data collection, data augmentation, visual representation learning, and imitation policy training. In the CACTI framework, we highlight the benefit of adapting state-of-the-art models for image generation as part of the augmentation stage, and the significant improvement of training efficiency by using pretrained out-of-domain visual representations at the compression stage. Experimentally, we demonstrate that 1) on a real robot setup, CACTI enables efficient training of a single policy capable of 10 manipulation tasks involving kitchen objects, and robust to varying layouts of distractor objects; 2) in a simulated kitchen environment, CACTI trains a single policy on 18 semantic tasks across up to 50 layout variations per task. The simulation task benchmark and augmented datasets in both real and simulated environments will be released to facilitate future research.
• Abstract（参考訳）: 多くのスキルと未発見のシナリオへの一般化が可能なロボットの開発には、大規模で多様なデータセットの効率的な収集と、収集されたデータに対する高容量ポリシーのトレーニングという2つの面での進歩が必要だ。 大規模なデータセットはコンピュータビジョンや自然言語処理といった他の分野の進歩を加速させているが、ロボット工学のような物理システムでは、同等のスケールのデータを集めることが特に難しい。 本研究では,このギャップを解消し,キッチン環境におけるマルチタスクマルチセンシングロボット操作のレンズとして,ロボット学習のスケールアップを実現するフレームワークを提案する。 CACTIという名前のフレームワークは,データ収集,データ拡張,視覚表現学習,模倣ポリシートレーニングの4つの段階を別々に扱う。 CACTIフレームワークでは、画像生成に最先端モデルを適用する利点と、圧縮段階における事前訓練された領域外視覚表現を使用することによるトレーニング効率の大幅な向上を強調した。 実験では 1) 実際のロボットのセットアップにおいて、CACTIは、キッチンオブジェクトを含む10の操作作業が可能な単一ポリシーの効率的な訓練を可能にし、邪魔対象のレイアウトに頑健である。 2) シミュレーションキッチン環境では,CACTIは18のセマンティックタスクに対して,最大50のレイアウトバリエーションで単一のポリシをトレーニングする。 シミュレーションタスクベンチマークと、実環境とシミュレーション環境の両方のデータセットがリリースされ、将来の研究が促進される。

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