🌟 OmniRe: 3DGS-метод реконструкции и симуляции городской среды.

OmniRe - метод для целостной реконструкции городских среды с движущимися объектами по существующим видеозаписям.
Метод использует нейронный граф сцены и гауссовы представления для моделирования различных динамических объектов - транспортные средства, пешеходов и велосипедистов.

OmniRe реконструирует и оптимизирует всю композицию сцены за один этап: гауссовские атрибуты, положения объектов, позы людей и веса сети деформаций.

Способность целостного моделирования динамических объектов позволяет применять OmniRe в проектах управления транспортными средствами, моделирования дорожного движения и симуляции поведения человека в условиях городской среды.

Ограничения и недостатки:

🟠метод не моделирует световые эффекты при различных условиях освещения;
🟠OmniRe еще не умеет генерировать отсутствующие или исправлять некорректные ракурсы, когда камера значительно отклоняется от траекторий съемки.

Прикладное применения метода реализовано в виде фреймворка Drive Studio. Помимо имплементации метода OmniRe, он имеет ряд полезных функций:

🟢гибкое обучение с использованием нескольких камер;
🟢использование ядра растеризации gsplat с расширенными функциями абсолютных градиентов, сглаживания и т.д;
🟢уточнение ракурса камеры;
🟢уточнение границ для Bounding Box объектов в режиме GT;
🟢афинное преобразование экспозиции съемки для выравнивания освещенности.

Фреймворк поддерживает методы OmniRe, Deformable-GS, PVG, Street Gaussians с использованием набора данных Waymo, NuScenes, NuPlan, ArgoVerse, PandaSet, KITTI.

Планы по развитию Drive Studio:

🟢разработка средство просмотра в режиме реального времени;
🟢инструменты для редактирования и симуляции сцен;
🟢поддержка 2DGS, Surfels и других представлений.

⚠️ Важно! Перед началом обучения внимательно ознакомьтесь с инструкциями по подготовке наборов данных.

▶️Установка:

# Clone repository with submodules
git clone --recursive https://github.com/ziyc/drivestudio.git
cd drivestudio

# Create venv and install requirements
conda create -n drivestudio python=3.9 -y
conda activate drivestudio
pip install -r requirements.txt
pip install git+https://github.com/facebookresearch/pytorch3d.git
pip install git+https://github.com/NVlabs/nvdiffrast

# Set up for SMPL Gaussians
cd third_party/smplx/
pip install -e .
cd ../..

📌Лицензирование : MIT License.


🟡Страница проекта
🟡Arxiv
🖥Github [ Stars: 117 | Issues: 1 | Forks: 7]


@ai_machinelearning_big_data

#AI #DriveStudio #ML #OmiRe #Gaussian

🌟 ICRT : Внутриконтекстное обучение имитации действия с помощью предсказания следующего токена.

In-Context Robot Transformer (ICRT) - модель, которая позволяет роботу выполнять новые задачи, интерпретируя контекстную информацию, предоставленную во время демонстрационной фазы, без обновления параметров базовой политики.

ICRT представляет собой причинно-следственный трансформер, который выполняет автоматический прогноз сенсомоторных траекторий без использования лингвистических данных или функции вознаграждения. Он позволяет гибко и без обучения выполнять новые задачи на основе наблюдений изображений, действий и состояний, собранных с помощью телеопераций человека.

Модель состоит из трех частей: предварительно обученного кодировщика изображений, серии проекторов для каждой из входных модальностей и каузального трансформера:

🟠Кодировщик изображений обрабатывает разноплановые наблюдения через трансформер, который был обучен на смеси данных ImageNet и Open X-Embodiment

🟠Проекторы преобразуют наблюдения, состояние робота и действия в общее латентное пространство для последующего моделирования

🟠Трансформер принимает на вход последовательность токенов, представляющих состояние робота и действия, и производит выходные данные, которые используются для управления роботом.

Для предварительного обучения модели использовался датасет DROID и созданный вручную мультизадачный датасет ICRT-Multi-Task (ICRT-MT - 1098 траекторий, 26 задач с 6 примитивами), который использовался в этапе дообучения.

Результаты экспериментов показывают, что ICRT способен обобщать незнакомые задачи и объекты, даже в средах, которые отличаются от демонстрационных.

▶️Установка:

# Create & activate venv
conda create -n icrt python=3.10 -y
conda activate icrt

# Install torch
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia 
conda install -c conda-forge ffmpeg

# Clone the Repository
git clone https://github.com/Max-Fu/icrt.git
cd icrt

# Install required packages
pip install -e .

# Install git-lfs 
sudo apt install git-lfs
git lfs install

# Download checkpoints
git clone [email protected]:mlfu7/ICRT checkpoints

Пример инференса приведен в ноутбуке inference.ipynb. Перед его запуском обязательно ознакомьтесь с рекомендациями по загрузке и созданию собственного датасета.


📌Лицензирование : Apache 2.0 License.


🟡Arxiv
🟡Dataset
🟡Модель
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Robotics #ICRT

🌟 OpenVLA: Open-Source Vision-Language-Action модели.

OpenVLA - набор моделей с 7млрд. параметров, которые предназначены для универсального управления роботами.

OpenVLA состоит из комбинации визуальных энкодеров SigLIP, DinoV2 и языковой модели Llama 2, выступающей в качестве основы. Обучение производилось на наборе данных Open-X, который состоит из 970 тыс. траекторий манипуляций в различных средах.

Модели принимают на вход языковую инструкцию и изображение рабочей области с камеры робота. Затем, OpenVLA предсказывает нормализированные действия робота, состоящие из 7-DoF дельт конечных эффекторов в виде координатных положений (x, y, z, roll, pitch, yaw, gripper).

Для выполнения на реальной роботизированной платформе действия должны быть де-нормализованы с учетом статистики, вычисляемой для каждого робота и каждого набора данных.

OpenVLA готовы к использованию для управления роботами в комбинациях действий и обстановках, если они схожи с действиями и задачами, которые присутствуют в Open-X (например, для сред BridgeV2 с роботом Widow-X).

Модели не умеют самообучаться на условиях, не представленных в предварительном обучении; для решения таких случаев разработчики подготовили подробные инструкции по самостоятельному дообучению на вашем наборе демонстраций.

Семейство OpenVLA состоит из 5 модификаций базовой OpenVLA-7B:

🟢openvla-7b-prismatic - адаптация для использования с Prismatic VLMs project codebase;

🟢openvla-7b-finetuned-libero-spatial - - файнтюн с помощью LoRA на датасете LIBERO-Spatial бенчмарка LIBERO;

🟢openvla-7b-finetuned-libero-object - файнтюн с помощью LoRA на датасете LIBERO-Object;

🟢openvla/openvla-7b-finetuned-libero-10 - файнтюн с помощью LoRA на датасете LIBERO-10 (Long).

▶️Установка :

# Create venv 
conda create -n openvla python=3.10 -y
conda activate openvla

# Install PyTorch
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia -y

# Clone and install the openvla repo
git clone https://github.com/openvla/openvla.git
cd openvla
pip install -e .

# for training only
# Install Flash Attention 2
pip install packaging ninja
ninja --version; echo $? # --> should return code "0"
pip install "flash-attn==2.5.5" --no-build-isolation

📌Лицензирование : MIT License.



🟡Страница проекта
🟡Arxiv
🟡Набор моделей
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #OpetVLA #Robotics