論文の概要: Flow-Enabled Generalization to Human Demonstrations in Few-Shot Imitation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10594v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 07:32:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:01.540111
• Title: Flow-Enabled Generalization to Human Demonstrations in Few-Shot Imitation Learning
• Title（参考訳）: Few-Shot Imitation Learning における人間による説明へのフロー型一般化
• Authors: Runze Tang, Penny Sweetser,
• Abstract要約: イミテーションラーニング(IL)は、ロボットが明示的なタスクモデリングなしでデモから複雑なスキルを学習することを可能にする。 これまでのほとんどの研究は、物体やロボットや手の動きを表現できない特定の点に焦点を合わせてきた。 本研究では,クロス・エボディメント学習のためのシーンフロー予測モデルを含むSFCrPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.99784972794748
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imitation Learning (IL) enables robots to learn complex skills from demonstrations without explicit task modeling, but it typically requires large amounts of demonstrations, creating significant collection costs. Prior work has investigated using flow as an intermediate representation to enable the use of human videos as a substitute, thereby reducing the amount of required robot demonstrations. However, most prior work has focused on the flow, either on the object or on specific points of the robot/hand, which cannot describe the motion of interaction. Meanwhile, relying on flow to achieve generalization to scenarios observed only in human videos remains limited, as flow alone cannot capture precise motion details. Furthermore, conditioning on scene observation to produce precise actions may cause the flow-conditioned policy to overfit to training tasks and weaken the generalization indicated by the flow. To address these gaps, we propose SFCrP, which includes a Scene Flow prediction model for Cross-embodiment learning (SFCr) and a Flow and Cropped point cloud conditioned Policy (FCrP). SFCr learns from both robot and human videos and predicts any point trajectories. FCrP follows the general flow motion and adjusts the action based on observations for precision tasks. Our method outperforms SOTA baselines across various real-world task settings, while also exhibiting strong spatial and instance generalization to scenarios seen only in human videos.
• Abstract（参考訳）: イミテーションラーニング(IL)は、ロボットが明示的なタスクモデリングなしでデモから複雑なスキルを学習することを可能にするが、通常は大量のデモを必要とし、かなりの収集コストを発生させる。 従来の研究では、フローを中間表現として使用することにより、人間の動画を代用として利用し、必要なロボットデモの量を削減している。 しかし、これまでのほとんどの研究は、物体やロボットや手の動きを記述できない特定の点に焦点を合わせてきた。 一方、人間のビデオでのみ観察されるシナリオへの一般化を実現するためのフローに頼ることは、フローだけでは正確な動きの詳細を捉えることができないため、制限されている。 さらに,現場の観察を条件付けして正確な行動を生成することで,フロー条件付きポリシがトレーニング作業に過度に適合し,フローによって示される一般化が弱まる可能性がある。 これらのギャップに対処するために,クロス・エボディメント・ラーニング(SFCr)のためのシーンフロー予測モデルと,フロー・アンド・クロッピード・ポイント・クラウド条件付きポリシー(FCrP)を含むSFCrPを提案する。 SFCrはロボットと人間のビデオの両方から学び、あらゆる点の軌跡を予測する。 FCrPは一般的な流れの動きに従い、精密タスクの観測に基づいて動作を調整する。 提案手法は, 実世界のタスク設定において, SOTAのベースラインよりも優れており, また, 映像にのみ見られるシナリオに対して, 空間的, インスタンス的一般化が強い。

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