論文の概要: DynaMo: In-Domain Dynamics Pretraining for Visuo-Motor Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12192v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 18:48:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:26:16.071973
• Title: DynaMo: In-Domain Dynamics Pretraining for Visuo-Motor Control
• Title（参考訳）: DynaMo: Visuo-Motorコントロールのためのドメイン内ダイナミクス事前トレーニング
• Authors: Zichen Jeff Cui, Hengkai Pan, Aadhithya Iyer, Siddhant Haldar, Lerrel Pinto,
• Abstract要約: 模倣学習は、複雑なビジュモータポリシーを訓練するための強力なツールであることが証明されている。 現在の手法では、高次元の視覚的観察を扱うために数百から数千の専門家によるデモンストレーションが必要となることが多い。 視覚表現を学習するための新しいドメイン内自己教師型DynaMoを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.737628473949048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imitation learning has proven to be a powerful tool for training complex visuomotor policies. However, current methods often require hundreds to thousands of expert demonstrations to handle high-dimensional visual observations. A key reason for this poor data efficiency is that visual representations are predominantly either pretrained on out-of-domain data or trained directly through a behavior cloning objective. In this work, we present DynaMo, a new in-domain, self-supervised method for learning visual representations. Given a set of expert demonstrations, we jointly learn a latent inverse dynamics model and a forward dynamics model over a sequence of image embeddings, predicting the next frame in latent space, without augmentations, contrastive sampling, or access to ground truth actions. Importantly, DynaMo does not require any out-of-domain data such as Internet datasets or cross-embodied datasets. On a suite of six simulated and real environments, we show that representations learned with DynaMo significantly improve downstream imitation learning performance over prior self-supervised learning objectives, and pretrained representations. Gains from using DynaMo hold across policy classes such as Behavior Transformer, Diffusion Policy, MLP, and nearest neighbors. Finally, we ablate over key components of DynaMo and measure its impact on downstream policy performance. Robot videos are best viewed at https://dynamo-ssl.github.io
• Abstract（参考訳）: 模倣学習は、複雑なビジュモータポリシーを訓練するための強力なツールであることが証明されている。 しかし、現在の手法では、高次元の視覚的観察を扱うために数百から数千の専門家によるデモンストレーションが必要となることが多い。 この貧弱なデータ効率の重要な理由は、視覚的表現がドメイン外のデータで事前訓練されているか、行動クローニングの目的を通じて直接訓練されていることである。 本研究では、視覚表現を学習するための新しいドメイン内自己教師型DynaMoを提案する。 一組の専門的な実演が与えられた場合、画像埋め込みの列上で潜在逆動力学モデルと前方動力学モデルを共同で学習し、拡張、コントラストサンプリング、接地真理行動へのアクセスなしに次のフレームを潜時空間で予測する。 重要なのは、DynaMoは、インターネットデータセットやクロスエボダイドデータセットのようなドメイン外のデータを必要としないことだ。 6つのシミュレーションおよび実環境において、DynaMoで学習した表現は、従来の自己教師付き学習目標や事前訓練された表現よりも、下流での模倣学習性能を著しく向上することを示す。 DynaMoの使用による利益は、振舞い変換器、拡散ポリシー、MLP、および最も近い隣人といったポリシークラスにまたがる。 最後に、DynaMoの重要なコンポーネントを吸収し、下流ポリシーのパフォーマンスへの影響を測定します。 ロボットビデオはhttps://dynamo-ssl.github.ioでよく見られる。

関連論文リスト

• Any-point Trajectory Modeling for Policy Learning [64.23861308947852]
  我々は、ビデオフレーム内の任意の点の将来の軌跡を予測するために、ATM(Any-point Trajectory Modeling)を導入する。 ATMは、強力なビデオ事前トレーニングベースラインを平均80%上回っている。 本研究では,人間の動画やビデオからの操作スキルを,異なるロボット形態から効果的に伝達する学習方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T23:34:43Z)
• RePo: Resilient Model-Based Reinforcement Learning by Regularizing Posterior Predictability [25.943330238941602]
  本稿では,視覚モデルに基づくRL法を提案する。 我々の訓練目的は、表現が力学と報酬を最大限に予測することを奨励する。 我々の取り組みは、モデルベースのRLを動的で多様なドメインのための実用的で有用なツールにするためのステップです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T18:43:04Z)
• Model-Based Reinforcement Learning with Multi-Task Offline Pretraining [59.82457030180094]
  本稿では,オフラインデータから新しいタスクへ,潜在的に有用なダイナミックスや動作デモを伝達するモデルベースRL法を提案する。 主な考え方は、世界モデルを行動学習のシミュレーターとしてだけでなく、タスクの関連性を測定するツールとして使うことである。 本稿では,Meta-WorldとDeepMind Control Suiteの最先端手法と比較して,我々のアプローチの利点を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T02:24:41Z)
• Pre-training Contextualized World Models with In-the-wild Videos for Reinforcement Learning [54.67880602409801]
  本稿では,視覚制御タスクの学習を効率的に行うために,Wild 動画を多用した事前学習型世界モデルの課題について検討する。 本稿では、コンテキストと動的モデリングを明確に分離したContextualized World Models(ContextWM)を紹介する。 実験により,ContextWMを内蔵したWildビデオ事前学習は,モデルベース強化学習のサンプル効率を大幅に向上できることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-29T14:29:12Z)
• Leveraging Demonstrations with Latent Space Priors [90.56502305574665]
  本稿では,スキル学習とシーケンスモデリングを組み合わせることで,実演データセットを活用することを提案する。 本研究では、国家のみのモーションキャプチャーの実証から、そのような先行情報をどうやって取得するかを示し、政策学習に組み込むためのいくつかの方法を探る。 実験結果から, 学習速度と最終性能において, 遅延空間が顕著に向上することが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-26T13:08:46Z)
• Palm up: Playing in the Latent Manifold for Unsupervised Pretraining [31.92145741769497]
  本稿では,多種多様なデータセットを使用しながら探索行動を示すアルゴリズムを提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、静的データセットに事前トレーニングされた深層生成モデルを活用し、潜在空間に動的モデルを導入することです。 次に、教師なし強化学習アルゴリズムを用いて、この環境を探索し、収集したデータに基づいて教師なし表現学習を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-19T22:26:12Z)
• Masked World Models for Visual Control [90.13638482124567]
  視覚表現学習と動的学習を分離する視覚モデルに基づくRLフレームワークを提案する。 提案手法は,様々な視覚ロボット作業における最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T18:42:27Z)
• Visual Imitation Made Easy [102.36509665008732]
  本稿では,ロボットへのデータ転送を容易にしながら,データ収集プロセスを単純化する,模倣のための代替インターフェースを提案する。 我々は、データ収集装置やロボットのエンドエフェクターとして、市販のリーチ・グラブラー補助具を使用する。 我々は,非包括的プッシュと包括的積み重ねという2つの課題について実験的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T17:58:50Z)
• Hindsight for Foresight: Unsupervised Structured Dynamics Models from Physical Interaction [24.72947291987545]
  エージェントが世界と対話することを学ぶための鍵となる課題は、オブジェクトの物理的性質を推論することである。 本研究では,ラベルのない3次元点群と画像から直接,ロボットのインタラクションのダイナミクスをモデル化するための新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-02T11:04:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。