論文の概要: Visionary: Vision architecture discovery for robot learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14633v1
• Date: Fri, 26 Mar 2021 17:51:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-29 12:50:33.622634
• Title: Visionary: Vision architecture discovery for robot learning
• Title（参考訳）: Visionary:ロボット学習のための視覚アーキテクチャ発見
• Authors: Iretiayo Akinola, Anelia Angelova, Yao Lu, Yevgen Chebotar, Dmitry Kalashnikov, Jacob Varley, Julian Ibarz, Michael S. Ryoo
• Abstract要約: 低次元動作入力と高次元視覚入力の相互作用を検出するロボット操作学習のための視覚に基づくアーキテクチャ探索アルゴリズムを提案する。 提案手法は,タスクのトレーニング中にアーキテクチャを自動設計する - イメージ特徴表現をアクションと組み合わせ,参加する新しい方法と,それ以前のレイヤの機能とを組み合わせて発見する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.67846907923373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a vision-based architecture search algorithm for robot manipulation learning, which discovers interactions between low dimension action inputs and high dimensional visual inputs. Our approach automatically designs architectures while training on the task - discovering novel ways of combining and attending image feature representations with actions as well as features from previous layers. The obtained new architectures demonstrate better task success rates, in some cases with a large margin, compared to a recent high performing baseline. Our real robot experiments also confirm that it improves grasping performance by 6%. This is the first approach to demonstrate a successful neural architecture search and attention connectivity search for a real-robot task.
• Abstract（参考訳）: 低次元動作入力と高次元視覚入力の相互作用を検出するロボット操作学習のための視覚に基づくアーキテクチャ探索アルゴリズムを提案する。 提案手法は,タスクのトレーニング中にアーキテクチャを自動設計する - イメージ特徴表現をアクションと組み合わせ,参加する新たな方法と,以前のレイヤの機能とを組み合わせて発見する。 得られた新しいアーキテクチャは、最近のハイパフォーマンスベースラインに比べて大きなマージンを持つ場合があり、タスクの成功率の向上を示している。 実際のロボット実験では、把持性能が6%向上していることも確認しました。 これは、実際のロボットタスクのニューラルネットワーク検索とアテンション接続検索を成功させる最初のアプローチである。

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