Run-time Observation Interventions Make Vision-Language-Action Models More Visually Robust

📄 arXiv: 2410.01971v1 📥 PDF

作者: Asher J. Hancock, Allen Z. Ren, Anirudha Majumdar

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2024-10-02

备注: Website: https://aasherh.github.io/byovla/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出BYOVLA，提升VLA模型在复杂视觉环境下的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视觉语言动作模型 机器人操作 鲁棒性 运行时干预 图像编辑

📋 核心要点

  1. VLA模型易受干扰物等视觉细节影响，鲁棒性不足，限制了其在真实机器人任务中的应用。
  2. BYOVLA通过运行时干预，动态识别并修改图像中影响VLA模型的任务无关区域，提高模型鲁棒性。
  3. 实验表明，BYOVLA能显著提升VLA模型在复杂视觉环境下的性能，成功率提升高达40%。

📝 摘要（中文）

本文提出Bring Your Own VLA (BYOVLA)，一种运行时干预方案，旨在提高视觉-语言-动作(VLA)模型在复杂视觉环境下的鲁棒性。VLA模型虽然经过大规模互联网数据和机器人演示训练，但对任务无关的视觉细节（如干扰物或背景颜色）仍然非常敏感。BYOVLA通过(1)动态识别输入图像中模型敏感的区域，以及(2)使用自动图像编辑工具最小化地改变任务无关区域，来降低模型对这些区域的敏感性。该方法无需模型微调或访问模型权重，可与任何现成的VLA模型兼容。在语言指令操作任务的硬件实验表明，BYOVLA使最先进的VLA模型在存在干扰物和背景的情况下，几乎保持其标称性能，否则任务成功率会降低高达40%。

🔬 方法详解

问题定义：VLA模型在复杂视觉环境中，容易受到与任务无关的视觉信息（如干扰物、背景颜色等）的影响，导致性能显著下降。现有的VLA模型虽然经过大规模训练，但泛化能力不足，无法很好地适应真实场景中存在的各种视觉干扰。因此，如何提高VLA模型在复杂视觉环境下的鲁棒性是一个关键问题。

核心思路：BYOVLA的核心思路是在运行时对输入图像进行干预，通过识别并修改模型敏感的任务无关区域，降低模型对这些区域的依赖，从而提高模型的鲁棒性。这种方法无需修改模型本身，而是通过预处理输入来改善模型的性能。

技术框架：BYOVLA包含两个主要步骤：(1) 敏感区域识别：动态识别输入图像中VLA模型敏感的区域。具体方法未知，但推测可能使用显著性检测或注意力机制等方法。(2) 图像编辑：使用自动图像编辑工具，对识别出的任务无关区域进行最小化的修改，以降低模型对这些区域的敏感性。整体流程是在VLA模型接收图像输入之前，先经过BYOVLA的处理，然后再将处理后的图像输入到VLA模型中。

关键创新：BYOVLA的关键创新在于其运行时干预的策略，它能够在不修改VLA模型本身的情况下，显著提高模型在复杂视觉环境下的鲁棒性。与传统的模型微调或数据增强方法相比，BYOVLA具有更高的灵活性和通用性，可以应用于各种不同的VLA模型。

关键设计：论文中没有详细说明敏感区域识别和图像编辑的具体技术细节。例如，如何定义和量化“敏感性”，使用何种图像编辑工具，以及如何保证修改后的图像仍然能够保留任务相关的视觉信息等。这些都是需要进一步研究和探索的关键设计。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，BYOVLA能够显著提升VLA模型在存在干扰物和背景的情况下，几乎保持其标称性能，否则任务成功率会降低高达40%。这表明BYOVLA能够有效地提高VLA模型在复杂视觉环境下的鲁棒性，使其更适用于实际应用场景。该方法无需模型微调或访问模型权重，可与任何现成的VLA模型兼容。

🎯 应用场景

BYOVLA具有广泛的应用前景，可用于提升机器人操作、自动驾驶、智能监控等领域中视觉-语言-动作模型的性能。通过提高模型对复杂视觉环境的适应能力，BYOVLA能够使机器人更加可靠地执行各种任务，例如在杂乱环境中进行物体抓取、在复杂道路条件下进行自动驾驶等。该技术还有助于降低模型对训练数据的依赖，提高模型的泛化能力。

📄 摘要（原文）

Vision-language-action (VLA) models trained on large-scale internet data and robot demonstrations have the potential to serve as generalist robot policies. However, despite their large-scale training, VLAs are often brittle to task-irrelevant visual details such as distractor objects or background colors. We introduce Bring Your Own VLA (BYOVLA): a run-time intervention scheme that (1) dynamically identifies regions of the input image that the model is sensitive to, and (2) minimally alters task-irrelevant regions to reduce the model's sensitivity using automated image editing tools. Our approach is compatible with any off the shelf VLA without model fine-tuning or access to the model's weights. Hardware experiments on language-instructed manipulation tasks demonstrate that BYOVLA enables state-of-the-art VLA models to nearly retain their nominal performance in the presence of distractor objects and backgrounds, which otherwise degrade task success rates by up to 40%. Website with additional information, videos, and code: https://aasherh.github.io/byovla/ .