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Spatiotemporal Predictive Pre-training for Robotic Motor Control (Nanjing University, Microsoft Research) > 内容简介:机器人运动控制中先进的自监督预训练视觉表示(PVR)利用大规模自我中心视频,通常只专注于学习采样图像帧的静态内容特征。 这忽略了人类视频数据中关键的时间运动线索,这些线索隐含地包含有关与环境和对象进行顺序交互和操作的关键知识。本文提出了STP,一种用于机器人运动控制的自监督视觉预训练框架,它以多任务学习的方式联合对内容和运动特征学习进行时空预测。从预训练数据的角度来看,本文通过使用更多样化的 ImageNet-MAE 进行混合预训练和使用特定任务数据进行后预训练来进一步扩展 STP,释放其通用性和数据效率。对用于机器人运动控制的 PVR 进行了迄今为止最大规模的评估,以证明 STP 的有效性。
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