論文の概要: PianoMime: Learning a Generalist, Dexterous Piano Player from Internet Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18178v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 16:37:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 13:19:20.761154
• Title: PianoMime: Learning a Generalist, Dexterous Piano Player from Internet Demonstrations
• Title（参考訳）: PianoMime:インターネットのデモからジェネラリスト、Dexterous Piano Playerを学ぶ
• Authors: Cheng Qian, Julen Urain, Kevin Zakka, Jan Peters,
• Abstract要約: インターネットデモを用いたピアノ演奏エージェントのトレーニングフレームワークであるPianoMimeを紹介した。 本研究では,任意の曲を演奏できるジェネラリストピアノ演奏エージェントを学習するために,これらのデモを活用している。 我々は、目に見えない曲でF1スコアの最大56%のポリシーを学習できることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.52466727496551
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce PianoMime, a framework for training a piano-playing agent using internet demonstrations. The internet is a promising source of large-scale demonstrations for training our robot agents. In particular, for the case of piano-playing, Youtube is full of videos of professional pianists playing a wide myriad of songs. In our work, we leverage these demonstrations to learn a generalist piano-playing agent capable of playing any arbitrary song. Our framework is divided into three parts: a data preparation phase to extract the informative features from the Youtube videos, a policy learning phase to train song-specific expert policies from the demonstrations and a policy distillation phase to distil the policies into a single generalist agent. We explore different policy designs to represent the agent and evaluate the influence of the amount of training data on the generalization capability of the agent to novel songs not available in the dataset. We show that we are able to learn a policy with up to 56\% F1 score on unseen songs.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,インターネットデモを用いたピアノ演奏エージェントのトレーニングフレームワークであるPianoMimeを紹介する。 インターネットは、ロボットエージェントを訓練するための大規模なデモの、有望な情報源だ。 特にピアノ演奏の場合、Youtubeはプロのピアニストが無数の曲を弾くビデオでいっぱいだ。 本研究では,任意の曲を演奏できるジェネラリストピアノ演奏エージェントを学習するために,これらのデモを活用している。 本フレームワークは,Youtubeビデオから情報的特徴を抽出するデータ作成フェーズ,デモから歌固有の専門家ポリシーを訓練するポリシー学習フェーズ,政策を1つのジェネラリストエージェントに分解するポリシー蒸留フェーズの3つに分けられる。 エージェントを表現するための異なるポリシー設計を探索し、データセットにない新曲に対するエージェントの一般化能力に対するトレーニングデータの量の影響を評価する。 56\%のF1スコアを持つポリシーを、目に見えない曲で学習できることを示します。

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