論文の概要: A Control-Centric Benchmark for Video Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13723v1
• Date: Wed, 26 Apr 2023 17:59:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 13:26:52.019791
• Title: A Control-Centric Benchmark for Video Prediction
• Title（参考訳）: 映像予測のための制御中心ベンチマーク
• Authors: Stephen Tian, Chelsea Finn, Jiajun Wu
• Abstract要約: 本稿では,アクション条件付きビデオ予測のベンチマークを,制御ベンチマークの形式で提案する。 私たちのベンチマークには、11のタスクカテゴリと310のタスクインスタンス定義を備えたシミュレーション環境が含まれています。 次に、ベンチマークを活用して、スケールするモデルサイズ、トレーニングデータの量、モデルアンサンブルの影響を調査します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.22614362800692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video is a promising source of knowledge for embodied agents to learn models of the world's dynamics. Large deep networks have become increasingly effective at modeling complex video data in a self-supervised manner, as evaluated by metrics based on human perceptual similarity or pixel-wise comparison. However, it remains unclear whether current metrics are accurate indicators of performance on downstream tasks. We find empirically that for planning robotic manipulation, existing metrics can be unreliable at predicting execution success. To address this, we propose a benchmark for action-conditioned video prediction in the form of a control benchmark that evaluates a given model for simulated robotic manipulation through sampling-based planning. Our benchmark, Video Prediction for Visual Planning ($VP^2$), includes simulated environments with 11 task categories and 310 task instance definitions, a full planning implementation, and training datasets containing scripted interaction trajectories for each task category. A central design goal of our benchmark is to expose a simple interface -- a single forward prediction call -- so it is straightforward to evaluate almost any action-conditioned video prediction model. We then leverage our benchmark to study the effects of scaling model size, quantity of training data, and model ensembling by analyzing five highly-performant video prediction models, finding that while scale can improve perceptual quality when modeling visually diverse settings, other attributes such as uncertainty awareness can also aid planning performance.
• Abstract（参考訳）: ビデオは、エンボディエージェントが世界のダイナミクスのモデルを学ぶための有望な知識源である。 大規模深層ネットワークは,人間の知覚的類似性や画素間比較に基づく指標によって評価されるように,複雑な映像データを自己教師ありでモデル化する上で,ますます効果的になっている。 しかし、現在のメトリクスが下流タスクのパフォーマンスの正確な指標であるかどうかは不明だ。 ロボット操作を計画する上で、既存のメトリクスは実行の成功を予測するのに信頼できない。 そこで本研究では、サンプリングベース計画によるロボット操作のシミュレーションモデルを評価する制御ベンチマークの形で、アクション条件付き映像予測のためのベンチマークを提案する。 私たちのベンチマークであるvideo prediction for visual planning(vp^2$)には、11のタスクカテゴリと310のタスクインスタンス定義を備えたシミュレーション環境、完全なプランニング実装、各タスクカテゴリのスクリプト化されたインタラクショントラジェクタを含むデータセットが含まれています。 ベンチマークの中心的な設計目標は,単純なインターフェース – 単一の前方予測コール – を公開することです。 次に、我々のベンチマークを用いて、5つの高性能ビデオ予測モデルを分析することにより、モデルサイズ、トレーニングデータ量、モデルアンサンブルの効果について検討し、視覚的に多様な設定をモデル化する際に、スケールが知覚品質を向上させる一方で、不確実性認識などの属性が計画性能にも役立つことを発見した。

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