論文の概要: Diffusion Meets DAgger: Supercharging Eye-in-hand Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17768v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 18:59:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 14:59:41.185402
• Title: Diffusion Meets DAgger: Supercharging Eye-in-hand Imitation Learning
• Title（参考訳）: DiffusionがDAggerと出会う: 目と手の動きの学習
• Authors: Xiaoyu Zhang, Matthew Chang, Pranav Kumar, Saurabh Gupta
• Abstract要約: Diffusion Meets DAgger (DMD) は、手作業による模倣学習のコストを伴わずにDAggerの利点を享受する方法である。 フランカリサーチ3の非包括的プッシュ実験では、DMDが80%の成功率を達成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.257439634899306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A common failure mode for policies trained with imitation is compounding execution errors at test time. When the learned policy encounters states that were not present in the expert demonstrations, the policy fails, leading to degenerate behavior. The Dataset Aggregation, or DAgger approach to this problem simply collects more data to cover these failure states. However, in practice, this is often prohibitively expensive. In this work, we propose Diffusion Meets DAgger (DMD), a method to reap the benefits of DAgger without the cost for eye-in-hand imitation learning problems. Instead of collecting new samples to cover out-of-distribution states, DMD uses recent advances in diffusion models to create these samples with diffusion models. This leads to robust performance from few demonstrations. In experiments conducted for non-prehensile pushing on a Franka Research 3, we show that DMD can achieve a success rate of 80% with as few as 8 expert demonstrations, where naive behavior cloning reaches only 20%. DMD also outperform competing NeRF-based augmentation schemes by 50%.
• Abstract（参考訳）: 模倣でトレーニングされたポリシーの一般的な障害モードは、テスト時に実行エラーを複合化することである。 学習された政策が専門家のデモに存在しない状態に遭遇すると、その政策は失敗し、行動が縮退する。 データ集合(Dataset Aggregation)あるいはDAggerアプローチは、単にこれらの障害状態をカバーするためにより多くのデータを収集する。 しかし、実際には、これはしばしば禁止的に高価である。 本研究では,手作業による模倣学習のコストを伴わずにDAggerの利点を享受するDiffusion Meets DAgger (DMD)を提案する。 分散状態をカバーするために新しいサンプルを集める代わりに、MDDは拡散モデルを用いてこれらのサンプルを作成する。 これは、少数のデモから堅牢なパフォーマンスをもたらす。 フランカ研究3で非理解型プッシュ実験を行った結果、dmdは8つの専門家による実験で80%の成功率を達成でき、ナイーブな行動のクローニングは20%に満たないことがわかった。 DMDはまた、競合するNeRFベースの拡張スキームを50%上回った。

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