論文の概要: Generalizable Imitation Learning Through Pre-Trained Representations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09350v1
- Date: Wed, 15 Nov 2023 20:15:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 17:40:58.882540
- Title: Generalizable Imitation Learning Through Pre-Trained Representations
- Title（参考訳）: 事前学習による一般化模倣学習
- Authors: Wei-Di Chang, Francois Hogan, David Meger, and Gregory Dudek
- Abstract要約: 我々は、リッチなDINO事前学習型Visual Transformer (ViT) パッチレベルの埋め込みを活用して、実演を通して学習する際の一般化を向上する模倣学習アルゴリズムであるBC-ViTを紹介する。
我々の学習者は、外見の特徴をセマンティックな概念にまとめ、幅広い外見のバリエーションやオブジェクトタイプにまたがる安定なキーポイントを形成することで世界を見る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.98418419179064
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper we leverage self-supervised vision transformer models and their
emergent semantic abilities to improve the generalization abilities of
imitation learning policies. We introduce BC-ViT, an imitation learning
algorithm that leverages rich DINO pre-trained Visual Transformer (ViT)
patch-level embeddings to obtain better generalization when learning through
demonstrations. Our learner sees the world by clustering appearance features
into semantic concepts, forming stable keypoints that generalize across a wide
range of appearance variations and object types. We show that this
representation enables generalized behaviour by evaluating imitation learning
across a diverse dataset of object manipulation tasks. Our method, data and
evaluation approach are made available to facilitate further study of
generalization in Imitation Learners.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,自己教師付き視覚変換モデルとその創発的意味能力を活用し,模倣学習ポリシーの一般化能力を向上させる。
我々は,リッチ dino 事前学習した visual transformer (vit) パッチレベルの埋め込みを利用した模倣学習アルゴリズム bc-vit を紹介する。
私たちの学習者は、外観特徴をセマンティック概念にクラスタリングし、様々な外観変化やオブジェクトタイプを一般化する安定したキーポイントを形成することによって、世界を見据えています。
この表現は,オブジェクト操作タスクの多様なデータセットを通して模倣学習を評価することによって,一般化した行動を可能にする。
本手法,データおよび評価手法により,模倣学習者の一般化のさらなる研究を容易にする。
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