简单来说， RT-1 是利用预训练模型对视觉与语言进行编码，然后再通过解码器输出动作。与之不同， RT-2 把语言、动作、图片放在一个统一的输出空间，利用 VLMs 产生语言，也可以理解为“动作”为特殊的语言。总的来说， RT-2 分 为两步：首先对 VLMs 在大规模互联网数据进行预训练，然后在机器人任务上微调。
谷歌重磅发布！Transformer技术首次应用于机器人领域，RT-1模型脱颖而出。其高达97%的成功率，以及轻松处理700多条控制指令的强大能力，预示着机器人学习的新篇章已经开启。RT-1 架构、数据集与评估概览。为了深入探究RT-1的泛化能力，该研究团队精心设计了三组基准实验：Gato、BC-Z（与RT-1具有相同参数量）以及BC...
因此,作者们提出了一个机器人Transformer ,被称为RT-1,它可以把相机图片、指令与电动机命令作为输入,即可对高维的输入与输出进行编码。RT-1 的架构、数据集、以及评估概览,可见图1所示。 最终,实验表明 RT-1 可以展示较强的泛化能力和鲁棒性,可见图1.b,且可以执行长期任务。 图1 RT-1架构、数据集以及评估概...
RT-1吸收了大量数据，让机器人胜任不同环境下的多种任务，从而提升机器性能和泛化能力 简单来说，就是让一个机器人同时干几份活。该模型是在一个包含130k个episode的大型真实世界机器人数据集上训练的，该数据集涵盖700多项任务，使用Everyday Robots (EDR) 的13台机器人在17个月内收集而成。结果表明，与现有...
与现有技术相比,RT-1 可以显著改进对新任务、环境和对象的零试(zero-shot)泛化。RT-1 可以 97% 的成功率执行 700 多个训练指令,并且可以泛化到新的任务、干扰因素和背景。 获取资源: https://sota.jiqizhixin.com/project/rt-1 阿里巴巴提出4K-NeRF,保留高频细节的渲染质量,在4K超高分辨率场景下实现最先进的...
RT-1建立在Transformer架构上,它能从机器人的相机中获取图像历史记录并以自然语言表达的任务描述作为输入,同时直接输出标记化的动作。 RT-1的架构类似于仅解码器序列模型(decoder-only sequence model)的架构,该模型针对具有因果掩蔽的标准分类交叉熵目标进行训练。
最终,实验表明 RT-1 可以展示较强的泛化能力和鲁棒性,可见图1.b,且可以执行长期任务。 图1 RT-1架构、数据集以及评估概览 ▍概览 用于RT-1 研究的机器人有7个自由度的机械臂、两个手指型夹抓,以及一个移动基座,可见图2(d)所示。为了收集数据和训练模型,构建了一个仿真环境,可见图2(a)所示。两个真实厨房...
而这次,谷歌推出的Robotics Transformer 1 (简称RT-1)是一种多任务模型,它可以标记机器人输入和输出动作(例如,相机图像、任务指令和电机命令)以在运行时实现高效推理,并使实时控制成为可能。 RT-1吸收了大量数据,让机器人胜任不同环境下的多种任务,从而提升机器性能和泛化能力 简单来说,就是让一个机器人同时干几...
RT-1模型是专为机器人设计的Transformer，它将视觉输入、指令和电机命令融合，通过高效的编码处理高维输入和输出。实验结果证实了其强大的泛化能力和鲁棒性。RT-1模型的输入包括图片序列和语言指令，输出包括机械臂动作和基座移动，它能在仿真和真实环境中展现出色表现。RT-2模型则更进一步，利用深度学习的...
RT-2基于PaLM-E和PaLI-X视觉语言模型在视觉解释和推理任务上预训练。预训练任务从根据语言创作图到单个对 象与其它对象之间关系问题的回答。 ▍机器人-动作微调 RT-2 直接把动作tokens当作语言tokens,把 RT-2-PaLI-X 模型和 RT-2-PaLM-E 模型在机器人控制任务上微调。与 RT- 1 一样,末端执行器的目标位姿...