論文の概要: Run-time Observation Interventions Make Vision-Language-Action Models More Visually Robust

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01971v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 19:29:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 09:44:41.940472
• Title: Run-time Observation Interventions Make Vision-Language-Action Models More Visually Robust
• Title（参考訳）: 実時間観察の介入によって視覚言語アクションモデルがより視覚的にロバストになる
• Authors: Asher J. Hancock, Allen Z. Ren, Anirudha Majumdar,
• Abstract要約: 視覚言語アクション(VLA)モデルは、大規模なインターネットデータとロボットのデモンストレーションに基づいて訓練され、汎用的なロボットポリシーとして機能する可能性がある。 本稿では,入力画像の領域を動的に識別するリアルタイム介入方式である bring Your Own VLA (BYOVLA) を紹介する。 我々は,BYOVLAが最先端のVLAモデルに対して,邪魔な対象や背景が存在する場合に,その名目上の性能をほぼ維持できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.647148940880381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-language-action (VLA) models trained on large-scale internet data and robot demonstrations have the potential to serve as generalist robot policies. However, despite their large-scale training, VLAs are often brittle to task-irrelevant visual details such as distractor objects or background colors. We introduce Bring Your Own VLA (BYOVLA): a run-time intervention scheme that (1) dynamically identifies regions of the input image that the model is sensitive to, and (2) minimally alters task-irrelevant regions to reduce the model's sensitivity using automated image editing tools. Our approach is compatible with any off the shelf VLA without model fine-tuning or access to the model's weights. Hardware experiments on language-instructed manipulation tasks demonstrate that BYOVLA enables state-of-the-art VLA models to nearly retain their nominal performance in the presence of distractor objects and backgrounds, which otherwise degrade task success rates by up to 40%. Website with additional information, videos, and code: https://aasherh.github.io/byovla/ .
• Abstract（参考訳）: 視覚言語アクション(VLA)モデルは、大規模なインターネットデータとロボットのデモンストレーションに基づいて訓練され、汎用的なロボットポリシーとして機能する可能性がある。 しかしながら、大規模なトレーニングにもかかわらず、VLAは、乱雑なオブジェクトや背景色のようなタスク非関連の視覚的詳細に対して脆弱であることが多い。 本稿では,(1)モデルが敏感である入力画像の領域を動的に識別し,(2)タスク非関連領域を最小限に変化させ,自動画像編集ツールを用いてモデルの感度を低下させる,実行時介入方式である bring Your Own VLA (BYOVLA) を紹介する。 我々のアプローチは、モデルの微調整やモデルの重みへのアクセスなしに、市販のVLAと互換性がある。 言語で指示された操作タスクに関するハードウェア実験は、BYOVLAが最先端のVLAモデルに対して、邪魔なオブジェクトやバックグラウンドの存在下で、その名目上のパフォーマンスをほぼ維持できることを示し、そうでなければタスクの成功率を最大40%低下させる。 追加情報、ビデオ、コードを含むウェブサイト:https://aasherh.github.io/byovla/。

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