Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
[論文紹介] Multi-View Masked World Models for Visua...
Search
tt1717
October 25, 2023
Research
0
34
[論文紹介] Multi-View Masked World Models for Visual Robotic Manipulation
PDFファイルをダウンロードすると,スライド内のリンクを見ることができます.
tt1717
October 25, 2023
Tweet
Share
More Decks by tt1717
See All by tt1717
[論文サーベイ] Survey on Linguistic Explanations in Deep Reinforcement Learning of Atari Tasks
tt1717
0
17
[論文サーベイ] Survey on Visualization in Deep Reinforcement Learning of Game Tasks 2
tt1717
0
13
[論文サーベイ] Survey on VLM and Reinforcement Learning in Game Tasks (Minecraft)
tt1717
0
14
[論文紹介] RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale
tt1717
0
41
[論文紹介] Chip Placement with Deep Reinforcement Learning
tt1717
0
31
[論文紹介] Human-level control through deep reinforcement learning
tt1717
0
56
[論文紹介] Transformer-based World Models Are Happy With 100k Interactions
tt1717
0
63
[論文紹介] Deep Learning for Video Game Playing
tt1717
0
51
[論文紹介] Playing Atari with Deep Reinforcement Learning
tt1717
0
51
Other Decks in Research
See All in Research
RSJ2024「基盤モデルの実ロボット応用」チュートリアルA(河原塚)
haraduka
2
500
Weekly AI Agents News! 6月号 プロダクト/ニュースのアーカイブ
masatoto
0
110
MIRU2024_招待講演_RALF_in_CVPR2024
udonda
1
320
[CV勉強会@関東 CVPR2024] Visual Layout Composer: Image-Vector Dual Diffusion Model for Design Layout Generation / kantocv 61th CVPR 2024
shunk031
1
290
SSII2024 [OS1] 現場の課題を解決する ロボットラーニング
ssii
PRO
0
520
SSII2024 [OS1] 研究紹介100連発(オープンニング)
ssii
PRO
0
470
SNLP2024:Planning Like Human: A Dual-process Framework for Dialogue Planning
yukizenimoto
1
260
Matching 2D Images in 3D: Metric Relative Pose from Metric Correspondences
sgk
0
240
Weekly AI Agents News! 8月号 プロダクト/ニュースのアーカイブ
masatoto
1
110
自然言語とVision&Language
kuehara
20
5k
「確率的なオウム」にできること、またそれがなぜできるのかについて
eumesy
PRO
7
2.8k
仮説検定とP値
shuntaros
7
8.3k
Featured
See All Featured
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
38
9.2k
Save Time (by Creating Custom Rails Generators)
garrettdimon
PRO
24
600
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
26
5.1k
Robots, Beer and Maslow
schacon
PRO
157
8.1k
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
93
13k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
327
20k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
408
22k
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
18
2.9k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
263
13k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
425
64k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
26
1.9k
Designing on Purpose - Digital PM Summit 2013
jponch
113
6.8k
Transcript
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
Masked Autoencoder (MAE) ❏ パッチに分割された画像の75%をマスクしてViTに入力 ❏ 損失関数 ❏ マスクされたパッチの再構成誤差(MSE) ❏
画像分類タスクで高精度を達成 2/7 出典:https://arxiv.org/abs/2111.06377
実験 3/7 ❏ Meta-world ❏ RLBench ❏ DeepMind Control Suite
結果 4/7 ❏ 性能・サンプル効率ともにDreamerV2から改善 ❏ Pick Placeタスクの小さな物体が重要なタスクでは差が顕著 ❏ Quadruped Walkタスクの小さな物体のないタスクでは同等程度
小さな物体を 扱うタスク 小さな物体を扱わ ないタスク
結果:Ablation Studies 5/7 画像直接ではなく特徴量 マスクで性能向上 75%のマスクで最高性能 報酬予測で性能向上 ❏ 特徴量マスク+マスク比率75%+報酬予測で最高性能
まとめ 6/7 ❏ 世界モデルの画像表現学習にMAEを使用 ❏ 画像直接ではなく中間層でマスキング ❏ 報酬予測によりタスクに適した表現を獲得 ❏ DreamerV2と比較して小さな物体を扱うタスクで大幅に性能改善
参考文献 ❏ googleサイト 7/7