論文の概要: Crossway Diffusion: Improving Diffusion-based Visuomotor Policy via Self-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01849v1
• Date: Tue, 4 Jul 2023 17:59:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 16:10:30.763034
• Title: Crossway Diffusion: Improving Diffusion-based Visuomotor Policy via Self-supervised Learning
• Title（参考訳）: クロスウェイ拡散:自己教師型学習による拡散に基づくビジュモータ政策の改善
• Authors: Xiang Li, Varun Belagali, Jinghuan Shang, Michael S. Ryoo
• Abstract要約: 拡散に基づくビジュモータポリシー学習を強化するために,クロスウェイ拡散を提案する。 シミュレーションおよび実世界のロボット作業におけるクロスウェイ拡散の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.79906111974303
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sequence modeling approaches have shown promising results in robot imitation learning. Recently, diffusion models have been adopted for behavioral cloning, benefiting from their exceptional capabilities in modeling complex data distribution. In this work, we propose Crossway Diffusion, a method to enhance diffusion-based visuomotor policy learning by using an extra self-supervised learning (SSL) objective. The standard diffusion-based policy generates action sequences from random noise conditioned on visual observations and other low-dimensional states. We further extend this by introducing a new decoder that reconstructs raw image pixels (and other state information) from the intermediate representations of the reverse diffusion process, and train the model jointly using the SSL loss. Our experiments demonstrate the effectiveness of Crossway Diffusion in various simulated and real-world robot tasks, confirming its advantages over the standard diffusion-based policy. We demonstrate that such self-supervised reconstruction enables better representation for policy learning, especially when the demonstrations have different proficiencies.
• Abstract（参考訳）: シーケンスモデリングアプローチはロボット模倣学習において有望な結果を示している。 近年,複雑なデータ分布のモデル化に特有な能力を有する拡散モデルが,行動のクローニングに採用されている。 本研究では,自己教師付き学習(SSL)目標を用いて,拡散に基づくビジュモータポリシー学習を強化する手法であるクロスウェイ拡散を提案する。 標準拡散に基づくポリシーは、視覚観測やその他の低次元状態に基づくランダムノイズから動作シーケンスを生成する。 さらに、逆拡散過程の中間表現から生画像画素(および他の状態情報)を再構成する新しいデコーダを導入し、ssl損失を用いて共同でモデルを訓練することで、これをさらに拡張する。 シミュレーションおよび実世界のロボットタスクにおけるクロスウェイ拡散の有効性を実証し,標準拡散法よりも優れていることを確認する。 このような自己教師型再構築は,特に実演の習熟度が異なる場合において,政策学習の表現性を向上することを示す。

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