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[論文紹介] Multi-View Masked World Models for Visua...

tt1717
October 25, 2023

[論文紹介] Multi-View Masked World Models for Visual Robotic Manipulation

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October 25, 2023
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  1. どんなもの? 先行研究と比べて何がすごい? 技術の手法や肝は? どうやって有効だと検証した? ・多視点MAEを学習し,世界モデルを学習するMV-MWMを提案 ・シミュレーションで学習した方策をカメラキャリブレーションな しで実ロボットタスクを解決できる ・ビジュアルフィードバックによるロボット制御の頑健性を示す ・MWMをベースラインとして比較する ・マルチビュー制御&シングルビュー制御と視点ロバスト制御タス

    クを実施 ・視点ランダムによる実験 ・アブレーションスタディ 「視点にマスク,ビデオAEのありなし,マスキング比率」 1.多視点データが与えられたときに,ランダムに画像をマスクした 視点をマスクしていない視点の両方の画素を再構成する多視点MAE の学習を行う 2.多視点MAEから取得した特徴から世界モデルを学習し,シミュ レーションと実世界の両方で「マルチビュー制御,シングルビュー 制御,視点ロバスト制御」などの様々なロボット制御を行う ・MWM (Masked World Model)の入力に使う画像を多視点画像を入 力としたもの ・複数のランダムな視点で学習した多視点MAEにより,カメラキャ リブレーションなしに実ロボットタスクを解決 Multi-View Masked World Models for Visual Robotic Manipulation (ICML 2023) Younggyo Seo, Junsu Kim, Stephen James, Kimin Lee, Jinwoo Shin, Pieter Abbeel https://arxiv.org/abs/2302.02408 2023/06/18 論文を表す画像 被引用数:1 1/7