論文の概要: Focusing on What Matters: Object-Agent-centric Tokenization for Vision Language Action models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23655v1
• Date: Sun, 28 Sep 2025 05:42:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.35336
• Title: Focusing on What Matters: Object-Agent-centric Tokenization for Vision Language Action models
• Title（参考訳）: 問題に焦点をあてて:視覚言語行動モデルのためのオブジェクト・エージェント中心のトークン化
• Authors: Rokas Bendikas, Daniel Dijkman, Markus Peschl, Sanjay Haresh, Pietro Mazzaglia,
• Abstract要約: 我々は,視覚・言語・アクション(VLA)モデルのためのオブジェクト・エージェント中心のトークン化であるOat-VLAを提案する。 Oat-VLAは、パフォーマンスを犠牲にすることなく、視覚トークンの数をわずかに減らすことができる。 我々は,Oat-VLA が LIBERO スイート上で OpenVLA の少なくとも2倍の速度で収束していることを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.452688845632995
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models offer a pivotal approach to learning robotic manipulation at scale by repurposing large pre-trained Vision-Language-Models (VLM) to output robotic actions. However, adapting VLMs for robotic domains comes with an unnecessarily high computational cost, which we attribute to the tokenization scheme of visual inputs. In this work, we aim to enable efficient VLA training by proposing Oat-VLA, an Object-Agent-centric Tokenization for VLAs. Building on the insights of object-centric representation learning, our method introduces an inductive bias towards scene objects and the agent's own visual information. As a result, we find that Oat-VLA can drastically reduce the number of visual tokens to just a few tokens without sacrificing performance. We reveal that Oat-VLA converges at least twice as fast as OpenVLA on the LIBERO suite, as well as outperform OpenVLA in diverse real-world pick and place tasks.
• Abstract（参考訳）: Vision-Language-Action(VLA)モデルは、ロボットアクションを出力するために、大規模なトレーニング済みのVision-Language-Models(VLM)を再利用することで、ロボット操作を大規模に学習するための重要なアプローチを提供する。 しかしながら、ロボット領域にVLMを適用するには、必要以上に高い計算コストが伴うため、視覚入力のトークン化方式による。 本研究では,VLAのためのオブジェクト-エージェント中心のトークン化であるOat-VLAを提案することで,効率的なVLAトレーニングを実現することを目的とする。 本手法は,オブジェクト中心表現学習の洞察に基づいて,シーンオブジェクトとエージェント自身の視覚情報に対する帰納的バイアスを導入する。 その結果、Oat-VLAは、性能を犠牲にすることなく、わずかなトークンに視覚トークンの数を劇的に削減できることがわかった。 我々は,Oat-VLA が LIBERO スイート上で OpenVLA の少なくとも2倍の速度で収束していることを明らかにする。

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