在该数据集的基础之上，基于模仿学习中行为克隆学习范式，把 Transformer 应用机器人的操纵任务上，提出了 RT-1模型。2023年 Google 的 DeepMind 团队基于互联网上数据训练视觉-语言模型(VLM)，使其能够学习到更多关于视觉和语 言之间映射关系的知识后，在机器人操纵任务上微调，提出了 RT-2 。接下来，分别对 RT-...
RT-1：面向大规模现实世界控制的机器人transformer 论文地址：https://robotics-transformer.github.io/assets/rt1.pdf项目地址：https://github.com/google-research/robotics_transformer 为了深入探究RT-1模型及其训练集的设计选择，该团队进行了详尽的消融实验，涵盖了tokenization、动作表示以及数据集组合等多个方面。...
https://github.com/google-research/robotics_transformer RT-1模型具体原理 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...
Google Robotics发布的RT-1(Robotics Transformer 1),基于Transformer模型及简约标记化方法,利用大规模开放式语言及视觉数据实现实时、可扩展、可泛化、适用于实际场景的机器人运动控制。 RT-1框架 一、模型框架 [图片来自网络] RT-1每个时步(Time Step)以短时段的图像序列及一自然语言指令作输入,输出机器人动作。图...
Google的RT-1探索了大模型的scale law能否在机器人领域同样生效的问题,是里程碑式的文章,赶紧来读一读。 个人总结: 文章展现了结合语言指令和视觉信息得transformer架构在不同任务上的优越泛化性能,展现了这种架构令人期待的能力。 RT-1 能够学习执行大量指令,并且在zero-shot 设置中对新指令(任务和物体分别见过,但...
https://github.com/google-research/robotics_transformer RT-1模型具体原理 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...
2023年 Google 的 DeepMind 团队基于互联网上数据训练视觉-语言模型(VLM),使其能够学习到更多关于视觉和语 言之间映射关系的知识后,在机器人操纵任务上微调,提出了 RT-2 。接下来,分别对 RT-1 与 RT-2 介绍。 ▍RT-1 高效的机器人多任务学习需要高容量模型。虽然 Transformer 在自然语言处理与计算机视觉领域展...
2023年 Google 的 DeepMind 团队基于互联网上数据训练视觉-语言模型(VLM),使其能够学习到更多关于视觉和语 言之间映射关系的知识后,在机器人操纵任务上微调,提出了 RT-2 。接下来,分别对 RT-1 与 RT-2 介绍。 ▍RT-1 高效的机器人多任务学习需要高容量模型。虽然 Transformer 在自然语言处理与计算机视觉领域展...
Google机器人研究团队为解决这一问题，花费17个月时间，收集了13个机器人130k个episode和超过700个任务的数据，形成了一个具有丰富规模和广度的数据集，以此为基础，他们提出了RT-1和RT-2模型，分别在模仿学习和视觉-语言模型的基础上，提升机器人的操纵任务能力。RT-1模型是专为机器人设计的Transformer...
2023年 Google 的 DeepMind 团队基于互联网上数据训练视觉-语言模型(VLM),使其能够学习到更多关于视觉和语 言之间映射关系的知识后,在机器人操纵任务上微调,提出了 RT-2 。接下来,分别对 RT-1 与 RT-2 介绍。 ▍RT-1 高效的机器人多任务学习需要高容量模型。虽然 Transformer 在自然语言处理与计算机视觉领域展...