論文の概要: Dense Policy: Bidirectional Autoregressive Learning of Actions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.13217v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 14:28:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 12:32:51.253514
• Title: Dense Policy: Bidirectional Autoregressive Learning of Actions
• Title（参考訳）: Dense Policy: 行動の双方向自己回帰学習
• Authors: Yue Su, Xinyu Zhan, Hongjie Fang, Han Xue, Hao-Shu Fang, Yong-Lu Li, Cewu Lu, Lixin Yang,
• Abstract要約: 本稿では,行動予測における自己回帰的政策の新たなパラダイムを確立するために,Dense Policyと呼ばれる双方向拡張学習手法を提案する。 軽量なエンコーダのみのアーキテクチャを使用して、アクションシーケンスを初期単一フレームからターゲットシーケンスへ粗い方法で反復的に展開する。 実験により、我々の密集した政策は自己回帰学習能力に優れており、既存の全体的生成ポリシーを超越できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.60428100831717
• License:
• Abstract: Mainstream visuomotor policies predominantly rely on generative models for holistic action prediction, while current autoregressive policies, predicting the next token or chunk, have shown suboptimal results. This motivates a search for more effective learning methods to unleash the potential of autoregressive policies for robotic manipulation. This paper introduces a bidirectionally expanded learning approach, termed Dense Policy, to establish a new paradigm for autoregressive policies in action prediction. It employs a lightweight encoder-only architecture to iteratively unfold the action sequence from an initial single frame into the target sequence in a coarse-to-fine manner with logarithmic-time inference. Extensive experiments validate that our dense policy has superior autoregressive learning capabilities and can surpass existing holistic generative policies. Our policy, example data, and training code will be publicly available upon publication. Project page: https: //selen-suyue.github.io/DspNet/.
• Abstract（参考訳）: メインストリームのビジュモータポリシは総体的行動予測のための生成モデルに大きく依存しているが、現在の自己回帰ポリシは次のトークンやチャンクを予測し、最適以下の結果を示している。 このことは、ロボット操作のための自己回帰的ポリシーの可能性を解き放つために、より効果的な学習方法を探す動機となっている。 本稿では,行動予測における自己回帰的政策の新たなパラダイムを確立するために,Dense Policyと呼ばれる双方向拡張学習手法を提案する。 軽量エンコーダのみのアーキテクチャを用いて、初期単一フレームからターゲットシーケンスへ、対数時間推論で粗い方法で繰り返し展開する。 大規模な実験により、我々の密集した政策は自己回帰学習能力に優れており、既存の全体的生成ポリシーを超越することができることが検証された。 当社のポリシー、サンプルデータ、トレーニングコードは、公開時に公開されます。 プロジェクトページ:https: //selen-suyue.github.io/DspNet/。

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