OpenVLA项目中Diffusion Policy在LIBERO任务上的实现细节分析
背景介绍
OpenVLA项目团队在LIBERO基准测试中对多种策略进行了性能评估，其中包括Diffusion Policy方法。本文主要梳理了团队分享的Diffusion Policy在LIBERO任务上的具体实现细节和训练参数。
技术实现要点
代码基础
团队采用了基于DROID策略学习代码库的改进版本，该版本是在官方Diffusion Policy实现基础上增加了语言条件化功能。值得注意的是，团队表示不会公开基线方法的代码和检查点，但提供了详细的实现参数。
关键训练参数
- 训练周期：每个任务套件独立训练25-50个epoch
- 批处理大小：设置为128
- 时序设置：
- 使用2步观察历史
- 8步预测范围
- 3步动作执行范围（即预测8个动作但只执行前3个）
- 采样方法：采用DDIM采样器，共100个扩散步
- 输入规格：
- 仅使用第三人称视角的224x224像素图像
- 结合机器人本体感知状态
- 数据增强：
- 颜色抖动
- 随机裁剪（裁剪尺寸为202x202像素）
实践建议
对于希望在LIBERO任务上复现Diffusion Policy结果的开发者，建议注意以下几点：
- 使用经过筛选的数据集而非原始LIBERO数据集
- 严格按照上述参数配置进行训练
- 特别注意时序关系的设置，这对策略性能有显著影响
- 图像预处理和数据增强步骤不可忽视
性能考量
虽然团队没有提供具体的性能数据，但从实现细节可以看出，Diffusion Policy在LIBERO任务上的表现依赖于精细的参数调优和适当的数据处理。特别是将预测范围设置为8步而只执行3步的设计，既考虑了长期规划的需要，又保证了执行的稳定性。
总结
OpenVLA项目中Diffusion Policy的实现展示了如何将这一方法应用于复杂的多任务机器人学习场景。通过精心设计的训练参数和输入处理，Diffusion Policy能够在LIBERO基准测试中取得有竞争力的表现。这些实现细节为研究者在类似任务上应用Diffusion Policy提供了有价值的参考。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
