論文の概要: Auxiliary Tasks and Exploration Enable ObjectNav

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04112v1
• Date: Thu, 8 Apr 2021 23:03:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-12 13:57:04.621138
• Title: Auxiliary Tasks and Exploration Enable ObjectNav
• Title（参考訳）: 補助タスクと探索を可能にするobjectnav
• Authors: Joel Ye, Dhruv Batra, Abhishek Das, and Erik Wijmans
• Abstract要約: 補助学習タスクと探索報酬を追加することで,汎用学習エージェントを再生成する。 われわれのエージェントは24.5%の成功、8.1%のSPL、それぞれ37%と8%の相対的な改善を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.314102158070874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: ObjectGoal Navigation (ObjectNav) is an embodied task wherein agents are to navigate to an object instance in an unseen environment. Prior works have shown that end-to-end ObjectNav agents that use vanilla visual and recurrent modules, e.g. a CNN+RNN, perform poorly due to overfitting and sample inefficiency. This has motivated current state-of-the-art methods to mix analytic and learned components and operate on explicit spatial maps of the environment. We instead re-enable a generic learned agent by adding auxiliary learning tasks and an exploration reward. Our agents achieve 24.5% success and 8.1% SPL, a 37% and 8% relative improvement over prior state-of-the-art, respectively, on the Habitat ObjectNav Challenge. From our analysis, we propose that agents will act to simplify their visual inputs so as to smooth their RNN dynamics, and that auxiliary tasks reduce overfitting by minimizing effective RNN dimensionality; i.e. a performant ObjectNav agent that must maintain coherent plans over long horizons does so by learning smooth, low-dimensional recurrent dynamics. Site: https://joel99.github.io/objectnav/
• Abstract（参考訳）: ObjectGoal Navigation(ObjectNav)は、エージェントが見えない環境でオブジェクトインスタンスにナビゲートする、具体化されたタスクである。 以前の研究では、バニラ視覚およびリカレントモジュールを使用するエンドツーエンドのObjectNavエージェントが示されている。 CNN+RNNは、過度な適合とサンプルの非効率のために、性能が良くない。 これにより、現在の最先端の手法では、分析および学習されたコンポーネントを混合し、環境の明示的な空間マップを操作できる。 代わりに、補助的な学習タスクと探索報酬を追加することで、汎用的な学習エージェントを再利用する。 我々のエージェントは、Habitat ObjectNav Challengeにおいて、24.5%の成功率と8.1%のSPL、それぞれ37%と8%の相対的な改善を達成した。 本分析から, エージェントは, RNNのダイナミックスを円滑にするために視覚入力を単純化し, 有効なRNN次元を最小化することで, 補助的なタスクの過度な適合を抑えることを提案する。 高性能なObjectNavエージェントは、滑らかで低次元のリカレントダイナミクスを学習することで、長い水平線上でコヒーレントな計画を維持する必要がある。 サイト: https://joel99.github.io/objectnav/

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