論文の概要: SIEVE: Structure-Aware Data Selection for Imitation Learning with VLA Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.06442v1
• Date: Tue, 07 Jul 2026 16:10:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-08 21:24:51.581892
• Title: SIEVE: Structure-Aware Data Selection for Imitation Learning with VLA Models
• Title（参考訳）: SIEVE:VLAモデルを用いた模倣学習のための構造を考慮したデータ選択
• Abstract要約: VLA(Vision-Language-Action)モデルは通常、大規模なロボットデモデータセットの模倣学習によって訓練される。 本稿では,VLA模倣学習のための構造認識型データ選択手法であるSIEVEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.07074937731102
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language-Action (VLA) models are typically trained by imitation learning on large-scale robot demonstration datasets, but more data does not necessarily yield better policies due to redundancy, noise, and uneven coverage. Existing data selection methods often assess demonstrations at either the trajectory or state-action level, missing the reusable structures that compose long-horizon behaviors. In this paper, we propose SIEVE, a structure-aware data selection method for VLA imitation learning. SIEVE views demonstrations as compositions of reusable primitives and transition interfaces. It first discovers visuo-motor primitives from segmented trajectories, then allocates selection budgets to composition patterns by maximizing reuse-aware structural exposure under diminishing returns. Finally, it selects medoid trajectories within each composition-pattern bucket to retain central, stable, and imitation-friendly demonstrations. Experiments across multiple datasets, benchmarks, and VLA models show that SIEVE consistently outperforms competitive data selection baselines. Notably, SIEVE can surpass full-data training while using only 50% of demonstrations and 50% of training steps, suggesting that reusable structure, captured through primitives and transitions, is an important signal for efficient VLA imitation learning.
• Abstract（参考訳）: VLA(Vision-Language-Action)モデルは通常、大規模なロボットのデモデータセットの模倣学習によってトレーニングされるが、冗長性やノイズ、不均一なカバレッジによって、より多くのデータが必ずしもより良いポリシーを生成するとは限らない。 既存のデータ選択手法は、長い水平な振る舞いを構成する再利用可能な構造を欠いた、軌道または状態-作用のどちらかのレベルでデモンストレーションを評価することが多い。 本稿では,VLA模倣学習のための構造認識型データ選択手法であるSIEVEを提案する。 SIEVEはデモを再利用可能なプリミティブとトランジションインターフェースの合成として見ている。 まず、セグメンテーションされた軌跡からビスオモトール原始体を発見し、次に、リターンの減少の下で再利用を意識した構造露出を最大化することにより、選択予算を合成パターンに割り当てる。 最後に、各合成パターンバケット内のメドイド軌跡を選択して、中央、安定、模倣フレンドリーなデモを保持する。 複数のデータセット、ベンチマーク、VLAモデルにわたる実験は、SIEVEが一貫して競合するデータ選択ベースラインを上回っていることを示している。 特に、SIEVEは、50%のデモと50%のトレーニングステップしか使用せずに、完全なデータトレーニングを超越することが可能であり、プリミティブとトランジションによってキャプチャされた再利用可能な構造が、効率的なVLA模倣学習のための重要なシグナルであることを示唆している。

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