論文の概要: Unpacking the Individual Components of Diffusion Policy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00084v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 02:44:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:41:49.462307
• Title: Unpacking the Individual Components of Diffusion Policy
• Title（参考訳）: 拡散政策の個々の構成要素を解き放つ
• Authors: Xiu Yuan,
• Abstract要約: 拡散ポリシは、条件付き認知拡散プロセスを通じてロボットの動作シーケンスを生成する。 本稿では拡散政策の5つの重要な要素を要約する。 ManiSkill と Adroit のベンチマークを用いて実験を行い,拡散政策の成功に対する各コンポーネントの貢献を明らかにすることを目的とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Imitation Learning presents a promising approach for learning generalizable and complex robotic skills. The recently proposed Diffusion Policy generates robot action sequences through a conditional denoising diffusion process, achieving state-of-the-art performance compared to other imitation learning methods. This paper summarizes five key components of Diffusion Policy: 1) observation sequence input; 2) action sequence execution; 3) receding horizon; 4) U-Net or Transformer network architecture; and 5) FiLM conditioning. By conducting experiments across ManiSkill and Adroit benchmarks, this study aims to elucidate the contribution of each component to the success of Diffusion Policy in various scenarios. We hope our findings will provide valuable insights for the application of Diffusion Policy in future research and industry.
• Abstract（参考訳）: 模倣学習は、汎用的で複雑なロボット技術を学ぶための有望なアプローチである。 最近提案された拡散政策は,条件付き復調拡散プロセスを通じてロボットの動作シーケンスを生成し,他の模倣学習法と比較して最先端の性能を達成する。 本稿では拡散政策の5つの重要な要素を要約する。 1) 観察シーケンス入力 2) 動作シーケンスの実行 3) 地平線を後退すること 4)Uネットワーク又はトランスフォーマーネットワークアーキテクチャ 5)FiLMコンディショニング。 ManiSkill と Adroit のベンチマークを用いて実験を行い,様々なシナリオにおける拡散政策の成功に対する各コンポーネントの貢献を明らかにすることを目的とした。 我々は,今後の研究・産業における拡散政策の適用について,貴重な知見を得られることを願っている。

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