Робот, принеси мою кружку! Обучение роботов с помощью визуальных подсказок

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет существующим моделям распознавания образов и действий адаптироваться к конкретным предметам и пользователям без дополнительного обучения.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
Существующие модели «зрение-язык-действие» испытывают затруднения при манипулировании личными предметами, такими как «моя кружка», поскольку они ограничены интерпретацией общедоступной семантики, однако предложенный фреймворк «Визуальное внимательное подсказывание» (VAP) решает эту проблему путём сопоставления пользовательского объекта с памятью и последующего использования визуального подсказывания для управления моделью «зрение-язык-действие», позволяя ей манипулировать личными предметами без дополнительного обучения.
Существующие модели «зрение-язык-действие» испытывают затруднения при манипулировании личными предметами, такими как «моя кружка», поскольку они ограничены интерпретацией общедоступной семантики, однако предложенный фреймворк «Визуальное внимательное подсказывание» (VAP) решает эту проблему путём сопоставления пользовательского объекта с памятью и последующего использования визуального подсказывания для управления моделью «зрение-язык-действие», позволяя ей манипулировать личными предметами без дополнительного обучения.

В статье представлена методика Visual Attentive Prompting (VAP) для персонализации моделей Vision-Language-Action посредством визуального выделения объектов.

Несмотря на успехи моделей «зрение-язык-действие» в выполнении общих инструкций, они испытывают трудности с персонализированными командами, требующими манипулирования конкретными объектами. В работе ‘Bring My Cup! Personalizing Vision-Language-Action Models with Visual Attentive Prompting’ предложен метод Visual Attentive Prompting (VAP), позволяющий адаптировать предварительно обученные модели к идентификации и манипулированию пользовательскими объектами, используя лишь несколько референсных изображений. Суть подхода заключается в визуальном «заземлении» объекта и последующей подаче в модель визуального запроса с выделением маски. Сможет ли VAP существенно расширить возможности роботов в выполнении задач, требующих индивидуального подхода и учета контекста окружающей среды?

Вызов Персонализации в Робототехнике

Современные модели «Зрение-Язык-Действие» (VLA) демонстрируют ограниченную способность к обобщению при взаимодействии с новыми, не встречавшимися ранее объектами, особенно если эти объекты определяются пользователем. Данное ограничение существенно снижает практическую применимость робототехнических систем в реальных условиях, где разнообразие окружающих предметов и пользовательских потребностей чрезвычайно велико. Вместо того, чтобы надежно манипулировать любым объектом, модель может испытывать затруднения с предметами, не включенными в ее обучающую выборку, что делает ее менее полезной для выполнения сложных и гибких задач, требующих адаптации к конкретному окружению и индивидуальным предпочтениям пользователя. Такая неспособность к обобщению представляет собой серьезное препятствие для создания действительно интеллектуальных и универсальных роботов-помощников.

Обучение моделей «Видение-Язык-Действие» (VLA) для каждого нового объекта представляет собой серьезную проблему, создающую существенное препятствие для персонализированной робототехники. Невозможность масштабировать обучение на бесконечное число пользовательских объектов делает применение этих моделей в реальных условиях крайне затруднительным. Представьте ситуацию, когда пользователю необходимо, чтобы робот манипулировал новым, ранее не виденным предметом — в текущем состоянии потребовалось бы повторное обучение модели, что является трудоемким и ресурсозатратным процессом. Такая неспособность к быстрой адаптации к новым объектам ограничивает потенциал роботов-помощников, препятствуя их широкому распространению в повседневной жизни и требуя разработки принципиально новых подходов к обучению и обобщению знаний.

Для создания действительно полезных роботов-помощников необходима способность к быстрой адаптации к индивидуальным потребностям пользователя, без необходимости длительного и трудоемкого переобучения. Традиционные подходы к обучению роботов требуют обширных наборов данных и значительных вычислительных ресурсов для каждой новой задачи или объекта. Однако, для эффективного взаимодействия с людьми, роботы должны уметь понимать и выполнять запросы, связанные с предметами и ситуациями, с которыми они ранее не сталкивались. Исследования в этой области направлены на разработку методов, позволяющих роботам учиться «на лету», используя ограниченное количество примеров и обобщая полученные знания для решения новых задач. Такой подход позволит создать роботов, которые смогут гибко реагировать на изменяющиеся обстоятельства и предоставлять персонализированную помощь в различных сферах жизни, значительно расширяя их практическое применение и делая взаимодействие с ними более интуитивным и естественным.

Несмотря на точное выделение целевого объекта и успешное приближение к нему, провал эпизода связан со сложностями манипулирования в условиях тесного контакта и загроможденности, что указывает на ограничения базовой политики VLA, а не на проблемы с определением объекта.
Несмотря на точное выделение целевого объекта и успешное приближение к нему, провал эпизода связан со сложностями манипулирования в условиях тесного контакта и загроможденности, что указывает на ограничения базовой политики VLA, а не на проблемы с определением объекта.

VAP: Персонализация без Обучения

Визуальное внимательное подсказывание (VAP) обеспечивает персонализацию визуальных языковых агентов (VLA) посредством привязки к изображениям целевого объекта, предоставляемым пользователем. Вместо переобучения модели, VAP использует входные изображения в качестве контекста для адаптации поведения VLA к конкретному экземпляру объекта. Это достигается путем использования визуальной информации для уточнения интерпретации языковых команд и, как следствие, более точного выполнения задач, связанных с этим объектом. Метод позволяет VLA ориентироваться на уникальные характеристики конкретного объекта, представленного на изображении, без необходимости модификации базовой модели.

Визуальное привлечение внимания (VAP) использует выделенные области на изображениях, предоставленных пользователем, в качестве визуальных подсказок для управления вниманием визуально-языковой модели (VLM). Эти области, функционирующие как визуальные промпты, позволяют VLM сфокусироваться на конкретном экземпляре целевого объекта, представленного на изображении. Фактически, VAP использует механизмы внимания VLM для взвешивания признаков, соответствующих выделенным областям изображения, что повышает релевантность и точность последующей обработки запроса, основанной на визуальном контексте.

Ключевым преимуществом Visual Attentive Prompting (VAP) является отсутствие необходимости в дополнительном обучении базовой модели VLA. Это обеспечивает значительное повышение скорости развертывания и эффективности системы, поскольку исключаются затраты времени и вычислительных ресурсов, связанные с переобучением или тонкой настройкой модели для каждого нового объекта или пользователя. В отличие от традиционных методов персонализации, требующих больших объемов размеченных данных и длительных циклов обучения, VAP позволяет немедленно адаптировать VLA к конкретным визуальным запросам, используя лишь предоставленные пользователем опорные изображения. Это делает VAP особенно привлекательным для приложений, где требуется быстрая адаптация к новым сценариям и ограниченные вычислительные возможности.

В рамках VAP (Visual Attentive Prompting) перефразировка инструкций осуществляется для явного указания на визуально идентифицированный объект. Этот процесс включает в себя адаптацию текстовых команд таким образом, чтобы они содержали конкретные ссылки на целевой объект, выделенный на предоставленном пользователем изображении. Например, вместо общей инструкции «переместить объект» система формирует команду «переместить этот объект», где «этот» относится к области изображения, выделенной в качестве целевого объекта. Такая адаптация значительно повышает точность выполнения команд, поскольку визуальная информация напрямую связывается с текстовым запросом, устраняя неоднозначность и позволяя модели правильно интерпретировать намерения пользователя.

VAP создает память на основе небольшого количества эталонных изображений, используя замороженные модули обнаружения и сегментации для определения целевого объекта, выделяет его и перефразирует инструкцию для замороженной VLA, отслеживая его в последующих кадрах и обеспечивая персонализированные действия без обучения.
VAP создает память на основе небольшого количества эталонных изображений, используя замороженные модули обнаружения и сегментации для определения целевого объекта, выделяет его и перефразирует инструкцию для замороженной VLA, отслеживая его в последующих кадрах и обеспечивая персонализированные действия без обучения.

Механика Привязки и Визуального Внимания

Визуальный анализ подсказок (VAP) начинается с использования детектора открытой лексики для первоначальной идентификации общих классов объектов в сцене. Этот детектор способен распознавать широкий спектр объектов, не ограничиваясь заранее определенным списком, что позволяет системе адаптироваться к различным визуальным окружениям. Использование открытой лексики обеспечивает гибкость и расширяемость системы, позволяя ей обрабатывать запросы, содержащие объекты, не включенные в исходный набор данных обучения. Начальная идентификация объектов с помощью данного детектора служит основой для последующих этапов обработки, таких как сегментация и точное определение местоположения объекта, необходимого для выполнения визуальной подсказки.

Сегментация играет ключевую роль в уточнении локализации объектов, создавая точные пиксельные маски. Этот процесс позволяет выделить конкретный объект, идентифицированный детекторами, на уровне отдельных пикселей изображения. Создание пиксельных масок значительно повышает точность процесса привязки (grounding) визуального запроса к целевому объекту, поскольку позволяет исключить неоднозначность и более четко определить границы объекта, необходимые для последующих операций, например, для манипулирования или взаимодействия с ним. Использование сегментации позволяет добиться более высокой точности локализации по сравнению с использованием только ограничивающих рамок (bounding boxes).

Процесс привязки (grounding), заключающийся в установлении связи между визуальным запросом и обнаруженным объектом, является ключевым для успешной работы VAP. Этот этап позволяет системе точно определить, к какому конкретно объекту в изображении относится текстовое описание, что необходимо для дальнейшего манипулирования или взаимодействия с этим объектом. От точности привязки напрямую зависит эффективность выполнения поставленной задачи, поскольку ошибки на данном этапе приводят к неправильному определению целевого объекта и, как следствие, к неудачному выполнению действия. Фактически, grounding обеспечивает семантическое соответствие между текстовым и визуальным представлением, позволяя системе «понимать» запрос пользователя в контексте визуальной сцены.

Стабильность и точность визуального запроса при переходе между различными точками обзора камеры критически важна для надежного манипулирования объектами. В ходе тестирования модели на наборе данных Personalized-VLABench, приблизительно 59,2% неудач были связаны с непоследовательностью визуального запроса между разными ракурсами. Это указывает на значительную зависимость эффективности системы от поддержания согласованности идентификации объекта при изменении положения камеры, что подчеркивает необходимость разработки методов для повышения устойчивости визуальных запросов к изменениям перспективы.

Ошибка сопоставления привела к тому, что робот, несмотря на обнаружение объекта, взаимодействовал с неправильным экземпляром из-за высокой схожести эмбеддингов отвлекающего объекта с запрошенным.
Ошибка сопоставления привела к тому, что робот, несмотря на обнаружение объекта, взаимодействовал с неправильным экземпляром из-за высокой схожести эмбеддингов отвлекающего объекта с запрошенным.

Подтверждение Эффективности VAP: Симуляция и Реальные Результаты

Система VAP подверглась всесторонней проверке с использованием эталонных сред моделирования Personalized-SIMPLER и Personalized-VLABench, что позволило продемонстрировать ее высокую эффективность в задачах персонализированной робототехники. Тщательное тестирование в симуляции позволило оценить способность системы адаптироваться к различным объектам и условиям, подтвердив ее потенциал для выполнения сложных манипуляций. Результаты показали, что VAP способна успешно решать задачи, требующие точного взаимодействия с объектами, что является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуальных и универсальных роботизированных систем. Использование стандартизированных бенчмарков гарантирует объективность оценки и позволяет сравнивать VAP с другими подходами в области персонализированной робототехники.

Исследования показали, что разработанный алгоритм VAP обладает уникальной способностью к обобщению, позволяя успешно манипулировать новыми, ранее не встречавшимися объектами без необходимости дополнительного обучения. Данная особенность достигается благодаря эффективному использованию информации о свойствах объектов, позволяя системе адаптироваться к незнакомым предметам и планировать соответствующие действия. Результаты симуляций и экспериментов с физическим роботом демонстрируют, что VAP способен эффективно решать задачи захвата и перемещения объектов, даже если они отличаются от тех, на которых система обучалась, что значительно расширяет область ее применения и снижает потребность в трудоемкой адаптации к каждому новому предмету.

Для подтверждения эффективности разработанного подхода VAP были проведены эксперименты с использованием физического робота в реальных условиях. Результаты показали значительное улучшение показателей при выполнении задач по перемещению и захвату объектов. Так, процент успешных попыток увеличился с 30.0% до 56.2%, а доля корректно выполненных движений возросла с 18.8% до 56.2% в среднем по всем протестированным сценариям. Полученные данные демонстрируют, что VAP не только успешно работает в симуляциях, но и обладает высокой практической ценностью, позволяя значительно повысить надежность и точность выполнения роботом задач манипулирования в реальном мире.

Несмотря на успешную генерацию подсказок в 86,9% случаев неудачных манипуляций с объектами «Fractal» и «Bridge», фактическое выполнение операций по-прежнему оказывалось невозможным, что указывает на ограничения базовой политики VLA. Анализ показал, что даже при корректно сформулированных инструкциях, система сталкивалась с трудностями в реализации сложных движений. В сравнении с альтернативными методами персонализации, такими как Token Learning, разработанный подход VAP демонстрирует более выгодный баланс между достигнутой производительностью и вычислительной эффективностью. Это позволяет добиться значительного улучшения результатов в задачах манипулирования, не требуя при этом чрезмерных ресурсов или сложной настройки, что делает VAP перспективным решением для широкого спектра робототехнических приложений.

Метод оценивался как в симуляциях с использованием пользовательских сред (Personalized-SIMPLER и Personalized-VLABench), так и в реальных экспериментах с манипулятором SO-101 и восемью категориями объектов, требующих точного распознавания конкретных экземпляров среди визуально похожих отвлекающих элементов.
Метод оценивался как в симуляциях с использованием пользовательских сред (Personalized-SIMPLER и Personalized-VLABench), так и в реальных экспериментах с манипулятором SO-101 и восемью категориями объектов, требующих точного распознавания конкретных экземпляров среди визуально похожих отвлекающих элементов.

Исследование демонстрирует стремление к созданию систем, способных к обобщению и адаптации к новым условиям без необходимости переобучения. Этот подход, основанный на визуальном внимании и точном определении объектов, напоминает о фундаментальной идее, сформулированной Давидом Гильбертом: «Пусть N стремится к бесконечности — что останется устойчивым?». В данном контексте, устойчивость проявляется в способности модели к манипулированию разнообразными объектами, даже при отсутствии явного обучения на конкретных экземплярах. Визуальное внимание, используемое в методе VAP, позволяет отфильтровать несущественные детали и сосредоточиться на ключевых аспектах, обеспечивая надежность системы при изменении входных данных. Способность к манипулированию пользовательскими объектами без переобучения является ярким примером поиска инвариантных свойств, которые остаются актуальными даже при неограниченном росте сложности задачи.

Куда же это всё ведёт?

Представленный подход, использующий визуальное привлечение внимания для персонализации моделей «зрение-язык-действие», несомненно, интересен. Однако, истинная строгость алгоритма требует воспроизводимости результата. Если модель не способна надёжно идентифицировать и манипулировать конкретным экземпляром объекта, вне зависимости от незначительных изменений в освещении или ракурсе, её ценность представляется весьма ограниченной. Заманчиво говорить о “персонализации без обучения”, но в конечном счете, любое решение должно быть доказуемо корректным, а не просто “работать на тестовых примерах”.

Очевидным направлением для дальнейших исследований является разработка метрик, позволяющих оценить устойчивость модели к вариациям в визуальных данных. Простое обнаружение объекта недостаточно; необходимо гарантировать, что манипуляции выполняются точно и безопасно, избегая столкновений или повреждений. Более того, необходимо рассмотреть вопрос о масштабируемости. Способность модели адаптироваться к новым объектам и пользователям без переобучения — это не просто удобство, а необходимое условие для практического применения.

В конечном счете, успех данного направления исследований будет зависеть не от сложности алгоритма, а от его предсказуемости. Элегантность решения заключается в его математической чистоте, а не в количестве успешно выполненных демонстраций. Иначе, мы рискуем создать систему, которая выглядит впечатляюще, но не выдерживает испытания строгой логикой.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20014.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-24 23:12