2021-12-02
虽然视觉模仿学习提供了从视觉演示中学习最有效的方法之一，但从它们中概括需要数百个不同的演示，任务特定的前瞻或大型难以列车的参数模型。此类复杂性出现的一个原因是因为标准的视觉模仿框架尝试一次解决两个耦合问题：从不同的视觉数据中学习简洁但良好的表示，同时学习将显示的动作与这样的表示相关联。这种联合学习导致这两个问题之间的相互依存，这通常会导致需要大量的学习演示。为了解决这一挑战，我们建议与对视觉模仿的行为学习的表现脱钩。首先，我们使用标准监督和自我监督的学习方法从离线数据中学习视觉表示编码器。培训表示，我们使用非参数局部加权回归来预测动作。我们通过实验表明，与目视模仿的先前工作相比，这种简单的去耦可提高离线演示数据集和实际机器人门开口的视觉模仿模型的性能。我们所有生成的数据，代码和机器人视频都在https://jyopari.github.io/vinn/处公开提供。
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