3D 扩散策略:简单 3D 表示进行可泛化视觉运动的策略学习 24年6月来自上海姚期智研究院、上海交大、清华和上海AI实验室的论文“3D Diffusion Policy: Generalizable Visuomotor Policy Learning via Simple 3D Representations”。 模仿学习为教授机器人灵巧技能提供了一种有效的方法;然而,稳健且可泛化地学习复杂技能通常需...
学习效率:DP3在所有任务大概300轮已经达到收敛,相反,Diffusion Policy倾向于以慢得多的速度收敛或收敛到次优结果; 演示效率:DP3在一些任务上使用较少的演示可以达到与Diffusion Policy相当的精度; 推理速度:DP3实现的推理速度略超Diffusion Policy,这主要归功于使用稀疏点云和紧凑的三维表示。 图4展示了DP3和Diffusion ...
② Learning efficiency:如下图所示,尽管本文训练DP3用了很多epoch来确保收敛,然而DP3在近似500个epoch左右就已经收敛,而相对比的DiffusionPolicy的收敛慢了很多 ③ Efficient scaling with demonstrations: 如下图所示,随着训练demonstration的增多,DP3能够实现性能的稳定提升,而DiffusionPolicy有些情况下甚至会出现性能下降 ...
Imitation learning provides an efficient way to teach robots dexterous skills; however, learning complex skills robustly and generalizablely usually consumes large amounts of human demonstrations. To tackle this challenging problem, we present 3D Diffusion Policy (DP3), a novel visual imitation learning...
与传统的Diffusion Policy相比，DP3引入了3D视觉表示，依赖稀疏点云而非2D图像信息来提取视觉特征，从而...
arXiv 2024.07, EquiBot: SIM(3)-Equivariant Diffusion Policy for Generalizable and Data Efficient Learning, where DP3 is able to fold clothes with high success rates. arXiv 2024.06, ManiCM: Real-time 3D Diffusion Policy via Consistency Model for Robotic Manipulation, where DP3 is accelerated via...
- 3D Diffusion Policy (DP3)是一种新颖的视觉模仿学习方法,将3D视觉表示的能力融入到扩散策略中。 - DP3利用高效的点编码器从稀疏点云中提取紧凑的3D视觉表示。 - 在72个模拟任务的实验中,DP3只需10个演示即可成功完成大多数任务,并相对于基线方法有55.3%的相对改进。 - 在4个真实机器人任务中,DP3仅需40个...
[CVPR 2024] GenNBV: Generalizable Next-Best-View Policy for Active 3D ReconstructionProject page: https://gennbv.tech/arXiv: https://arxiv.org/abs/2402.16174Code: https://github.com/zjwzcx/GenNBV, 视频播放量 803、弹幕量 0、点赞数 20、投硬币枚数 6、收藏人
2023. Let 2D Diffusion Model Know 3D-Consistency for Robust Text-to-3D Generation. In arXiv:2303.07937. Shysheya et al. (2019) Aliaksandra Shysheya, Egor Zakharov, Kara-Ali Aliev, Renat Bashirov, Egor Burkov, Karim Iskakov, Aleksei Ivakhnenko, Yury Malkov, Igor Pasechnik, Dmitry ...
Privacy enhancing and generalizable deep learning with synthetic data for mediastinal neoplasm diagnosis Zhanping Zhou Yuchen Guo Feng Xu npj Digital Medicine(2024) Lesion-conditioning of synthetic MRI-derived subtraction-MIPs of the breast using a latent diffusion model ...