Machine learning Interview

Forwarded from Machinelearning

0:19

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

1:30

This media is not supported in your browser

VIEW IN TELEGRAM

🌟 LeLaN: метод обучения политики навигации для роботов с помощью видео из реальной среды.

LeLaN - метод, использующий модели Owl-ViT2 и OpenVLA для маркировки видеоданных из реальной среды с помощью языковых инструкций для навигации по объектам.

Политика навигации по объектам, обученная на этих данных, показала высокие результаты в задаче навигации по незнакомым объектам в разных условиях: внутри и снаружи помещений.

LeLaN использует аннотации VLM для маркировки видеоданных из различных источников: наборы данных о навигации роботов, видеоролики с экскурсиями с YouTube и данные из носимых видеорегистраторов. Эти аннотации предоставляют инструкции, охватывающие широкий спектр объектов с разной степенью детализации в их описаниях.

В процессе обучения политика навигации оптимизируется по трем направлениям:

🟢достижение целевого объекта;

🟢предотвращение столкновений;

🟢плавность скорости.

После обучения LeLaN была проведена серия экспериментов из более 1000 испытаний, проведенных в реальных условиях.

Результаты показывают, что LeLaN превосходит существующие методы zero-shot политик навигации по способности ориентироваться в различных средах, надежности в условиях нечетких команд, способности следовать за пешеходами и навыке избегать столкновений.

Код, предлагаемый в репозитории LeLaN, разбит на две части: обучение модели на собственных данных и локальное развертывание с предварительно обученными моделями LeLaN на роботизированной платформе с NVIDIA Jetson Orin.

▶️Локальная установка и запуск обучения:

# Clone repository:
git clone https://github.com/NHirose/learning-language-navigation.git

# Set up the conda env:
conda env create -f train/train_lelan.yml
conda activate lelan

# Install the lelan packages:
pip install -e train/

# Install the `diffusion_policy` package:
git clone [email protected]:real-stanford/diffusion_policy.git
pip install -e diffusion_policy/

# Training lelan w/o collision avoidance
python train.py -c ./config/lelan.yaml

📌Лицензирование : MIT License.


🟡Страница проекта
🟡Набор моделей
🟡Датасет
🟡Демо видео на Youtube
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Navigation #Robotics

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍18❤5🔥4

www.tgoop.com/machinelearning_interview/1245

4.22K viewsOct 9, 2024 at 17:01

🌟 LeLaN: метод обучения политики навигации для роботов с помощью видео из реальной среды.

LeLaN - метод, использующий модели Owl-ViT2 и OpenVLA для маркировки видеоданных из реальной среды с помощью языковых инструкций для навигации по объектам.

Политика навигации по объектам, обученная на этих данных, показала высокие результаты в задаче навигации по незнакомым объектам в разных условиях: внутри и снаружи помещений.

LeLaN использует аннотации VLM для маркировки видеоданных из различных источников: наборы данных о навигации роботов, видеоролики с экскурсиями с YouTube и данные из носимых видеорегистраторов. Эти аннотации предоставляют инструкции, охватывающие широкий спектр объектов с разной степенью детализации в их описаниях.

В процессе обучения политика навигации оптимизируется по трем направлениям:

🟢достижение целевого объекта;

🟢предотвращение столкновений;

🟢плавность скорости.

После обучения LeLaN была проведена серия экспериментов из более 1000 испытаний, проведенных в реальных условиях.

Результаты показывают, что LeLaN превосходит существующие методы zero-shot политик навигации по способности ориентироваться в различных средах, надежности в условиях нечетких команд, способности следовать за пешеходами и навыке избегать столкновений.

Код, предлагаемый в репозитории LeLaN, разбит на две части: обучение модели на собственных данных и локальное развертывание с предварительно обученными моделями LeLaN на роботизированной платформе с NVIDIA Jetson Orin.

▶️Локальная установка и запуск обучения:

# Clone repository:
git clone https://github.com/NHirose/learning-language-navigation.git

# Set up the conda env:
conda env create -f train/train_lelan.yml
conda activate lelan

# Install the lelan packages:
pip install -e train/

# Install the `diffusion_policy` package:
git clone [email protected]:real-stanford/diffusion_policy.git
pip install -e diffusion_policy/

# Training lelan w/o collision avoidance
python train.py -c ./config/lelan.yaml