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。
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...
当RT-1在Kuka的垃圾箱拣选数据和机器人教室的现有EDR数据上进行训练时,仅使用 EDR 数据进行训练时的22% 「准确率跃升了近2倍」,达到39%。 当单独使用来自Kuka的拣选数据训练RT-1,并使用来自EDR机器人的拣选数据对其进行评估时,准确率为0%。 实验结果 为更好地理解RT-1的泛化能力,我们针对三个基线研究了它的...
谷歌开源用于实际大规模控制的机器人Transformer,以97%的成功率执行700多条指令 RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale 谷歌机器人团队等提出了 Robotics Transformer 1 (RT-1)。这是一种多任务模型,可以 tokenize 机器人的输入和输出动作,从而在运行时实现高效推理,使实时控制成为可能。RT-1...
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。
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。
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 ...
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...
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 ...
谷歌RT-1模型让一个机器人干几份活,700条指令成功率达97%? 202022-12 3 元宇宙开了个「盗梦空间」实体店!? 492022-12 4 基于芯片的全光学泵纳米光束仪可更快地移动更多数据 512022-12 5 陶哲轩攻克60年几何学难题!发现「周期性密铺猜想」在高维空间反例 532022-12 6 抖音集团调整组织架构,韩尚佑成抖音负...