論文の概要: Predicate Hierarchies Improve Few-Shot State Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12481v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 03:08:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:09.535183
• Title: Predicate Hierarchies Improve Few-Shot State Classification
• Title（参考訳）: 述語階層がFew-Shot状態分類を改善した
• Authors: Emily Jin, Joy Hsu, Jiajun Wu,
• Abstract要約: PHIERはオブジェクト中心のシーンエンコーダであり、述語間の意味的関係を推測する自己監督的損失と階層構造を捉える双曲距離メートル法である。 CALVIN と BEHAVIOR のロボット環境における PHIER の評価を行い,PHIER が既存手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.683069420087962
• License:
• Abstract: State classification of objects and their relations is core to many long-horizon tasks, particularly in robot planning and manipulation. However, the combinatorial explosion of possible object-predicate combinations, coupled with the need to adapt to novel real-world environments, makes it a desideratum for state classification models to generalize to novel queries with few examples. To this end, we propose PHIER, which leverages predicate hierarchies to generalize effectively in few-shot scenarios. PHIER uses an object-centric scene encoder, self-supervised losses that infer semantic relations between predicates, and a hyperbolic distance metric that captures hierarchical structure; it learns a structured latent space of image-predicate pairs that guides reasoning over state classification queries. We evaluate PHIER in the CALVIN and BEHAVIOR robotic environments and show that PHIER significantly outperforms existing methods in few-shot, out-of-distribution state classification, and demonstrates strong zero- and few-shot generalization from simulated to real-world tasks. Our results demonstrate that leveraging predicate hierarchies improves performance on state classification tasks with limited data.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトの状態分類とその関係性は、特にロボットの計画と操作において、多くの長期的タスクの中核となる。 しかし、オブジェクト-述語の組み合わせの組合せ爆発は、新しい現実世界環境への適応の必要性と相まって、いくつかの例で新しいクエリに一般化するための状態分類モデルのデシラタムとなっている。 この目的のために,述語階層を活用して,数ショットのシナリオで効果的に一般化するPHIERを提案する。 PHIERは、オブジェクト中心のシーンエンコーダ、述語間の意味的関係を推論する自己監督的損失、階層構造をキャプチャする双曲距離メートル法を使用し、状態分類クエリの推論を導く画像述語対の構造的潜在空間を学習する。 CALVIN と BEHAVIOR のロボット環境における PHIER の評価を行い,PHIER が実世界のタスクをシミュレートしたゼロ・ノー・ディストリビューション状態の分類において,既存の手法を著しく上回っていることを示す。 その結果、述語階層の活用により、限られたデータによる状態分類タスクの性能が向上することを示した。

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