論文の概要: Few-Shot Vision-Language Action-Incremental Policy Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15517v1
• Date: Tue, 22 Apr 2025 01:30:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-01 00:48:22.878685
• Title: Few-Shot Vision-Language Action-Incremental Policy Learning
• Title（参考訳）: 少数ショットビジョン・ランゲージアクション・インクリメンタル・ポリシー学習
• Authors: Mingchen Song, Xiang Deng, Guoqiang Zhong, Qi Lv, Jia Wan, Yinchuan Li, Jianye Hao, Weili Guan,
• Abstract要約: トランスフォーマーに基づくロボット操作手法は,多視点空間表現と言語命令を用いてロボットの運動軌跡を学習する。 既存のメソッドには、いくつかのデモだけで新しいタスクを継続的に学習する能力がない。 我々はこれらの問題に対処するタスク-prOmpt graPh evolutIon poliCy (TOPIC) を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.07841353049953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, Transformer-based robotic manipulation methods utilize multi-view spatial representations and language instructions to learn robot motion trajectories by leveraging numerous robot demonstrations. However, the collection of robot data is extremely challenging, and existing methods lack the capability for continuous learning on new tasks with only a few demonstrations. In this paper, we formulate these challenges as the Few-Shot Action-Incremental Learning (FSAIL) task, and accordingly design a Task-prOmpt graPh evolutIon poliCy (TOPIC) to address these issues. Specifically, to address the data scarcity issue in robotic imitation learning, TOPIC learns Task-Specific Prompts (TSP) through the deep interaction of multi-modal information within few-shot demonstrations, thereby effectively extracting the task-specific discriminative information. On the other hand, to enhance the capability for continual learning on new tasks and mitigate the issue of catastrophic forgetting, TOPIC adopts a Continuous Evolution Strategy (CES). CES leverages the intrinsic relationships between tasks to construct a task relation graph, which effectively facilitates the adaptation of new tasks by reusing skills learned from previous tasks. TOPIC pioneers few-shot continual learning in the robotic manipulation task, and extensive experimental results demonstrate that TOPIC outperforms state-of-the-art baselines by over 26$\%$ in success rate, significantly enhancing the continual learning capabilities of existing Transformer-based policies.
• Abstract（参考訳）: 近年,トランスフォーマーを用いたロボット操作手法では,多視点空間表現と言語指示を用いて,ロボットの動作軌跡を学習する。 しかし、ロボットデータの収集は非常に困難であり、既存の手法では数回のデモンストレーションで新しいタスクを継続的に学習する能力が欠如している。 本稿では、これらの課題をFSAIL(Few-Shot Action-Incremental Learning)タスクとして定式化し、それに対応するためにTask-prOmpt graPh evolutIon poliCy(TOPIC)を設計する。 具体的には、ロボット模倣学習におけるデータ不足問題に対処するため、TOPICは、数発のデモでマルチモーダル情報の深い相互作用を通じてタスク特化プロンプト(TSP)を学習し、タスク固有識別情報を効果的に抽出する。 一方、新しいタスクの継続的な学習能力を高め、破滅的な忘れの問題を緩和するために、TOPICは継続的進化戦略(CES)を採用している。 CESは、タスク間の本質的な関係を利用してタスク関係グラフを構築し、以前のタスクから学んだスキルを再利用することによって、新しいタスクの適応を効果的に促進する。 TOPICはロボット操作タスクにおける数ショット連続学習の先駆者であり、広範な実験結果から、TOPICが最先端のベースラインを26$\%以上の成功率で上回り、既存のTransformerベースのポリシーの継続的な学習能力を大幅に向上させることを示した。

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