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。
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,与现有技术相比,RT-1可以显著改进对新任务、环境和对象的零样本泛化。Github链接小编也贴心地放在下面啦,有兴趣的小伙伴赶紧去看看。https:...
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。 该模型将文本指令和一组图像作为输入,通过预训练的 FiLM EfficientNet 模型将它们编码为标记,并通过 TokenLearner 对其进行压缩,然后经Transformer输出动作标记 其主要功能包括:图像词元化(Ima...
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。 该模型将文本指令和一组图像作为输入,通过预训练的 FiLM EfficientNet 模型将它们编码为标记,并通过 TokenLearner 对其进行压缩,然后经Transformer输出动作标记 其主要功能包括:图像词元化(Ima...
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。
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。
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 模型在包含 130k 个 episode 的大型真实机器人数据集上进行训练,该数据集涵盖了 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。数据集中展示的一组高级技能...
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交叉熵目标进行训练。
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...
还记得2022年年底谷歌机器人团队公开了一款名为Robotics Transformer 1 (RT-1)的多任务模型。该模型可以实现高效推理,为机器人实时输入和输出动作。比如命令机器人拾取和放置物品、打开和关闭抽屉、将物品放入和取出抽屉、将细长的物品直立放置、敲倒物体、拉出餐巾纸和打开罐子。700多项动作指令配合97%的成功率让...