Matthew Chang

Meta

収録論文 10本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• 非対称オンポリシー蒸留による文脈内探索の学習
  模倣学習2026/10/21

  部分観測下で学生が自身の履歴に基づき収集したデータに特権専門家の行動をラベル付けして蒸留し、強化学習なしでテスト時の探索行動を学習する手法を提案。

• PARTNR: 家庭内協働タスクにおける計画と推論のベンチマーク
  マルチエージェント協働2024/11/1

  人間とロボットの家庭内協働を評価するため、LLMとシミュレーションを組み合わせて10万件の自然言語タスクからなる大規模ベンチマークを構築し、最先端LLMの協調・計画能力の限界を明らかにした。

• GOAT-Bench: マルチモーダル生涯ナビゲーションのベンチマーク
  ナビゲーション2024/4/1

  カテゴリ名・言語記述・画像など様々な形式の目標に対応する万能ナビゲーションタスク「GOAT」のベンチマークを提案し、RLやモジュラー手法を評価した。

• 拡散モデルとDAggerの融合：ハンドアイ模倣学習の強化
  模倣学習2024/2/1

  拡散モデルで失敗状態のデータを合成し、DAggerの高コストを回避して少ないデモからロバストなハンドアイ模倣学習を実現した。

• 日常の一人称視点画像における3D手姿勢推定
  3D手姿勢推定2023/12/1

  日常の一人称視点画像から3D手姿勢を推定する課題に対し、クロップ入力やカメラ情報、補助監督、データ拡大の影響を分析し、WildHandsシステムを提案。4つの多様なデータセットでゼロショット評価を行い、既存手法を大幅に上回る性能を達成した。

• GOAT: どこへでも行ける万能ナビゲーションシステム
  ナビゲーション2023/11/1

  カテゴリ・画像・言語で指定された目標へ移動できる、経験から学習し異なるロボットにも展開可能なナビゲーションシステムを提案し、実環境で83%の成功率を達成した。

• 手なしでできる！一人称視点動画のエージェント・環境分解
  一人称視点動画/拡散モデル2023/5/1

  一人称視点動画から手（エージェント）と環境を分離する拡散モデルベースのインペインティング手法を提案し、物体検出や3D再構成、報酬・方策学習などのロボティクスタスクを容易にする。

• 属性付きウェイポイントとデモンストレーション拡張によるワンショット視覚模倣
  模倣学習2023/2/1

  単一の視覚デモから新しいタスクを解くワンショット視覚模倣において、タスク推論と実行を分離し、データ拡張で誤適合を防ぐモジュール型手法を提案。

• 非方向性の状態のみの経験から価値関数を学習する手法
  オフラインRL2022/4/1

  行動ラベルなしの状態遷移データから潜在行動を介してQ学習を行い、価値関数を学習するオフラインRL手法LAQを提案した論文。

• YouTube動画から学ぶ意味的視覚ナビゲーション
  視覚ナビゲーション2020/6/1

  ラベルなしのYouTube動画から擬似ラベル付き遷移データを作り、オフポリシーQ学習で意味的手がかりを獲得して階層的ナビゲーションに活用する手法を提案した論文。