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This project studies how to learn generalizable visual representation for robotics from videos of humans and natural language. It contains pre-trained representation on the Ego4D dataset …

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2022年9月10日 · The resulting representation, R3M, can be used as a frozen perception module for downstream policy learning. Across a suite of 12 simulated robot manipulation tasks, we find that R3M improves task success by over 20% compared to training from scratch and by over 10% compared to state-of-the-art visual representations like CLIP and MoCo.

一个好的针对于vision-based机器人操作任务的representation应该满足以下3个方面： 这三个目标分别由三个方法解决： 得到了预训练模型后，即可将其冻住，直接用来通过模仿学习 (BC) 训练下游机器人操作任务，这一步需要少量的示教数据（5-25条，约10分钟的人工参与，用PS手柄 遥操作） 3. 数据. 使用 Ego4D 中的部分数据，这部分数据要求： 截取满足要求的视频片段，并标注上一条自然语言文本来描述视频中所完成的任务. 4. 训练细节. 1. 输入： rgb图像. 2. 输出： …

R3M提供了一个很好的方法——用真实视频数据训练视觉模块然后作为state，来帮助机器人进行视觉感知。 也就是将state space缩小，不使用原始图像，而是使用浓缩之后的紧凑的visual representation，而且visual representation中包括语义信息，这样可以使未来的通用机器人 ...

2024年5月28日 · R3M（Robot Representation from Regularized Multimodal Representations）是基于Ego4D数据集预训练的一个模型，该模型在理解并模仿人类行为上表现出色。 项目的重点在于如何从第一人称视角的视频和相关文本描述中提取有用信息，以帮助机器人执行各种任务。 项目提供了一个简洁的API，使得研究人员和开发人员可以轻松地在其项目中集成和利用这个强大的视觉表示。 R3M采用了ResNet架构作为基础，并结合了语言和视觉信息进行联合学习。 其核心是 …

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