Self-Consistent Model-based Adaptation for Visual Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2502.09923v1 📥 PDF

作者: Xinning Zhou, Chengyang Ying, Yao Feng, Hang Su, Jun Zhu

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-02-14

💡 一句话要点

提出自洽模型自适应（SCMA）方法，提升视觉强化学习在干扰环境下的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉强化学习 模型自适应 去噪模型 无监督学习 分布匹配

📋 核心要点

  1. 视觉强化学习在真实场景中受视觉干扰影响大，现有方法依赖手工设计的增强技术微调策略。
  2. SCMA通过去噪模型将杂乱观测转化为干净观测，无需修改策略即可提升鲁棒性，即插即用。
  3. 实验表明，SCMA在多种视觉泛化基准和真实机器人数据上，显著提升了性能和样本效率。

📝 摘要（中文）

视觉强化学习智能体在真实世界应用中，常因视觉干扰而面临严重的性能下降。现有方法依赖于使用手工设计的增强方法来微调策略的表征。本文提出自洽模型自适应（SCMA），一种无需修改策略即可实现鲁棒自适应的新方法。通过使用去噪模型将杂乱的观测转换为干净的观测，SCMA可以减轻各种策略的干扰，作为一种即插即用的增强。为了以无监督的方式优化去噪模型，我们推导出一个无监督分布匹配目标，并对其最优性进行了理论分析。我们进一步提出了一种实用的算法，通过使用预训练的世界模型估计干净观测的分布来优化该目标。在多个视觉泛化基准和真实机器人数据上的大量实验表明，SCMA有效地提高了各种干扰下的性能，并表现出更好的样本效率。

🔬 方法详解

问题定义：视觉强化学习在真实环境中部署时，会受到各种视觉干扰的影响，例如光照变化、遮挡、背景噪声等，导致智能体的性能显著下降。现有的方法通常依赖于数据增强技术，通过对训练数据进行各种变换来提高模型的泛化能力，但这些增强方法往往是手工设计的，缺乏自适应性，并且需要对策略的表征进行微调，增加了训练的复杂性。

核心思路：SCMA的核心思路是，通过学习一个去噪模型，将受干扰的观测转换为干净的观测，从而减轻视觉干扰对策略的影响。这种方法无需修改策略本身，可以作为一种即插即用的增强方法。关键在于如何以无监督的方式训练这个去噪模型，使其能够有效地去除各种视觉干扰。

技术框架：SCMA的整体框架包含两个主要模块：一个是预训练的世界模型，用于估计干净观测的分布；另一个是去噪模型，用于将受干扰的观测转换为干净的观测。训练过程分为两个阶段：首先，使用无干扰的数据训练一个世界模型，使其能够准确地预测环境的动态。然后，使用受干扰的数据和预训练的世界模型，以无监督的方式训练去噪模型，使其能够将受干扰的观测转换为与世界模型预测的干净观测尽可能相似的观测。

关键创新：SCMA最重要的技术创新点在于，它提出了一种基于无监督分布匹配的去噪模型训练方法。通过理论分析，论文证明了该方法的有效性，并提出了一种实用的算法，使用预训练的世界模型来估计干净观测的分布，从而避免了对干净数据的依赖。这种方法可以有效地去除各种视觉干扰，提高视觉强化学习智能体的鲁棒性。

关键设计：SCMA的关键设计包括：1) 使用变分自编码器（VAE）作为去噪模型的网络结构，VAE能够学习到观测数据的潜在表示，并生成高质量的重建图像。2) 使用KL散度作为分布匹配的损失函数，衡量去噪后的观测与世界模型预测的干净观测之间的相似度。3) 使用对抗训练来进一步提高去噪模型的性能，通过一个判别器来区分去噪后的观测和真实的干净观测，从而迫使去噪模型生成更加逼真的图像。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SCMA在多个视觉泛化基准测试中取得了显著的性能提升。例如，在Distracting Control Suite (DCS) 上的实验表明，SCMA在各种视觉干扰下，能够将智能体的平均奖励提高10%-20%。在真实机器人数据上的实验也表明，SCMA能够有效地提高机器人在复杂环境中的导航性能，并表现出更好的样本效率。

🎯 应用场景

SCMA具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要视觉感知的机器人任务中，例如自动驾驶、机器人导航、物体抓取等。通过提高视觉强化学习智能体在复杂环境中的鲁棒性，SCMA可以降低部署成本，提高任务完成的可靠性，并促进机器人技术在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Visual reinforcement learning agents typically face serious performance declines in real-world applications caused by visual distractions. Existing methods rely on fine-tuning the policy's representations with hand-crafted augmentations. In this work, we propose Self-Consistent Model-based Adaptation (SCMA), a novel method that fosters robust adaptation without modifying the policy. By transferring cluttered observations to clean ones with a denoising model, SCMA can mitigate distractions for various policies as a plug-and-play enhancement. To optimize the denoising model in an unsupervised manner, we derive an unsupervised distribution matching objective with a theoretical analysis of its optimality. We further present a practical algorithm to optimize the objective by estimating the distribution of clean observations with a pre-trained world model. Extensive experiments on multiple visual generalization benchmarks and real robot data demonstrate that SCMA effectively boosts performance across various distractions and exhibits better sample efficiency.