論文の概要: Test-Time Adaptation for Generalizable Task Progress Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10085v1
• Date: Wed, 11 Jun 2025 18:05:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.377265
• Title: Test-Time Adaptation for Generalizable Task Progress Estimation
• Title（参考訳）: 一般化可能なタスク進捗推定のためのテスト時間適応
• Authors: Christos Ziakas, Alessandra Russo,
• Abstract要約: 専門的な視覚的軌跡とその自然言語タスク記述に基づいてモデルを訓練するための勾配に基づくメタラーニング戦略を導入する。 テスト時間適応法は, 単一学習環境から多様なアウト・オブ・ディストリビューションタスク, 環境, 実施形態へ一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.938128496934695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a test-time adaptation method that enables a progress estimation model to adapt online to the visual and temporal context of test trajectories by optimizing a learned self-supervised objective. To this end, we introduce a gradient-based meta-learning strategy to train the model on expert visual trajectories and their natural language task descriptions, such that test-time adaptation improves progress estimation relying on semantic content over temporal order. Our test-time adaptation method generalizes from a single training environment to diverse out-of-distribution tasks, environments, and embodiments, outperforming the state-of-the-art in-context learning approach using autoregressive vision-language models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習した自己教師対象を最適化することにより,進捗推定モデルをテスト軌跡の視覚的・時間的文脈に適応させるテスト時間適応手法を提案する。 そこで本研究では,専門的な視覚的軌跡とその自然言語的タスク記述に基づいてモデルを学習するための勾配に基づくメタラーニング手法を提案する。 テスト時間適応法は,単一学習環境から多様なアウト・オブ・ディストリビューションタスク,環境,実施形態までを一般化し,自己回帰型視覚言語モデルを用いて,最先端のイン・コンテクスト学習手法より優れている。

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