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FLOWRETRIEVAL은 이전 데이터에서 유사한 동작을 검색하여 소수 샷 모방 학습을 개선하는 방법으로, 광학 흐름을 활용하여 시각적 유사성에 의존하지 않고 작업 간에 전이 가능한 저수준 동작을 포착합니다.


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FlowRetrieval: Flow-Guided Data Retrieval for Few-Shot Imitation Learning

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FLOWRETRIEVAL: 소수 샷 모방 학습을 위한 흐름 기반 데이터 검색

### category
Robotics

### topic
Few-Shot Imitation Learning

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FLOWRETRIEVAL은 이전 데이터에서 유사한 동작을 검색하여 소수 샷 모방 학습을 개선하는 방법으로, 광학 흐름을 활용하여 시각적 유사성에 의존하지 않고 작업 간에 전이 가능한 저수준 동작을 포착합니다.

### note
## FLOWRETRIEVAL: 소수 샷 모방 학습을 위한 흐름 기반 데이터 검색

### 개요

본 논문에서는 소수 샷 모방 학습을 위한 새로운 접근 방식인 FLOWRETRIEVAL을 제안합니다. FLOWRETRIEVAL은 이전에 수집된 다양한 작업 데이터에서 유사한 동작 패턴을 가진 데이터를 검색하여 타겟 작업에 대한 정책 학습을 효율적으로 수행합니다. 

### 연구 배경

로봇 공학 분야에서 모방 학습은 딥 엔드 투 엔드 모델의 등장으로 주목할 만한 성과를 보여주고 있지만, 여전히 많은 양의 데이터를 필요로 한다는 한계점을 가지고 있습니다. 특히 복잡하고 섬세한 작업일수록 수백에서 수천 개의 데모 데이터가 필요하며, 이는 새로운 환경이나 작업에 빠르게 적응하는 데 큰 걸림돌이 됩니다. 따라서 적은 양의 데모 데이터만으로 빠른 적응을 가능하게 하는 방법론의 개발이 중요합니다.

### 기존 연구의 한계

기존의 소수 샷 모방 학습 연구는 크게 두 가지 방식으로 접근했습니다. 첫 번째는 이전 데이터에서 시각적으로 유사한 장면을 가진 정확한 동작을 검색하는 방식입니다. 하지만 이는 실제 환경에서는 거의 존재하지 않는다는 제약이 있습니다. 두 번째는 작업에 대한 고수준 언어 설명의 의미적 유사성을 기반으로 데이터를 검색하는 방식입니다. 그러나 언어는 추상적인 수준에서 작동하기 때문에 저수준 동작이나 움직임에 대한 정보를 충분히 담아내지 못한다는 단점이 있습니다.

### 제안하는 방법: FLOWRETRIEVAL

FLOWRETRIEVAL은 광학 흐름을 활용하여 이전 데이터에서 타겟 작업과 유사한 동작을 추출하고, 이를 기반으로 정책 학습을 수행합니다. 

#### 1. 동작 중심 사전 학습

FLOWRETRIEVAL은 광학 흐름을 기반으로 관측값을 인코딩하여 동작 유사성을 학습합니다. 이를 위해 변분 오토인코더(VAE)를 사용하여 광학 흐름 데이터를 임베딩하고, 광학 흐름 간의 유사성을 평가할 수 있는 잠재 공간을 생성합니다.

#### 2. 학습된 동작 중심 잠재 공간을 이용한 데이터 검색

데이터 검색 과정에서는 이전 데이터셋의 각 데이터 포인트를 타겟 작업 데이터와의 유사성을 기반으로 평가하고, 가장 유사한 데이터 포인트를 추출합니다. 구체적으로, 잠재 공간에서 타겟 작업 데이터와의 거리를 기반으로 유사성 점수를 계산하고, 이를 기준으로 상위 δ%의 데이터를 검색합니다.

#### 3. 흐름 기반 학습

검색된 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 FLOWRETRIEVAL은 동작 예측 손실과 광학 흐름 예측을 위한 보조 손실을 함께 사용하여 정책을 학습합니다. 이는 모델이 이미지를 인코딩할 때 동작 예측에 필요한 충분한 정보를 추출하도록 유도합니다.

### 실험 결과

FLOWRETRIEVAL은 시뮬레이션 및 실제 로봇 환경 모두에서 기존 방법보다 높은 성능을 달성했습니다. 

* **시뮬레이션**: Square Assembly 및 LIBERO-Can 작업에서 FLOWRETRIEVAL은 다른 검색 기반 방법보다 평균 10% 높은 성공률을 보였습니다.
* **실제 로봇**: Bridge-Pot, Bridge-Microwave, Franka-Pen-in-Cup 작업에서 FLOWRETRIEVAL은 다른 검색 기반 방법보다 평균 19% 높은 성공률을 달성했습니다.

### 결론

FLOWRETRIEVAL은 이기종 사전 데이터셋에서 관련 데이터를 검색하여 소수 샷 모방 학습을 위한 새로운 방법을 제시합니다. 광학 흐름을 통해 측정된 동작 유사성은 유용한 사전 데이터를 검색하고 유해한 데이터를 필터링하는 데 효과적인 지표임을 확인했습니다.

### note

FLOWRETRIEVAL은 대규모 데이터셋을 사용한 사전 학습이 필요하며, 새로운 타겟 작업마다 이전 데이터를 처리하고 유사성을 계산하는 데 추가적인 오버헤드가 발생할 수 있습니다. 또한 최적의 검색 임계값은 작업에 따라 다르기 때문에 수동 튜닝이 필요할 수 있습니다. 향후 연구에서는 이러한 제약을 해결하고, 주석된 경계 데이터 또는 능동 학습 방법을 사용하여 임계값을 자동으로 설정하는 방법을 모색할 수 있습니다. 


Few-shot Imitation Learning

flowretrieval-소수-샷-모방-학습을-위한-흐름-기반-데이터-검색

note


로봇 공학 분야에서 모방 학습은 딥 엔드 투 엔드 모델의 등장으로 주목할 만한 성과를 보여주고 있지만, 여전히 많은 양의 데이터를 필요로 한다는 한계점을 가지고 있습니다. 특히 복잡하고 섬세한 작업일수록 수백에서 수천 개의 데모 데이터가 필요하며, 이는 새로운 환경이나 작업에 빠르게 적응하는 데 큰 걸림돌이 됩니다. 따라서 적은 양의 데모 데이터만으로 빠른 적응을 가능하게 하는 방법론의 개발이 중요합니다.


연구 배경


본 논문에서는 소수 샷 모방 학습을 위한 새로운 접근 방식인 FLOWRETRIEVAL을 제안합니다. FLOWRETRIEVAL은 이전에 수집된 다양한 작업 데이터에서 유사한 동작 패턴을 가진 데이터를 검색하여 타겟 작업에 대한 정책 학습을 효율적으로 수행합니다.


FLOWRETRIEVAL: 소수 샷 모방 학습을 위한 흐름 기반 데이터 검색

FLOWRETRIEVAL: 소수 샷 모방 학습을 위한 흐름 기반 데이터 검색

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FlowRetrieval: Flow-Guided Data Retrieval for Few-Shot Imitation Learning

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