論文の概要: Lifelong 3D Object Recognition and Grasp Synthesis Using Dual Memory
Recurrent Self-Organization Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11544v1
- Date: Thu, 23 Sep 2021 11:14:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-28 07:17:04.745354
- Title: Lifelong 3D Object Recognition and Grasp Synthesis Using Dual Memory
Recurrent Self-Organization Networks
- Title（参考訳）: デュアルメモリリカレント自己組織化ネットワークを用いた生涯3次元物体認識と把持合成
- Authors: Krishnakumar Santhakumar, Hamidreza Kasaei
- Abstract要約: 人間は、これまで得られた知識を忘れずに、生涯にわたって新しい物体を認識し、操作することを学ぶ。
ほとんどの従来のディープニューラルネットワークでは、破滅的な忘れの問題のため、これは不可能である。
本稿では,物体認識と把握を同時に行うために,デュアルメモリリカレントニューラルネットワークとオートエンコーダを組み合わせたハイブリッドモデルアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Humans learn to recognize and manipulate new objects in lifelong settings
without forgetting the previously gained knowledge under non-stationary and
sequential conditions. In autonomous systems, the agents also need to mitigate
similar behavior to continually learn the new object categories and adapt to
new environments. In most conventional deep neural networks, this is not
possible due to the problem of catastrophic forgetting, where the newly gained
knowledge overwrites existing representations. Furthermore, most
state-of-the-art models excel either in recognizing the objects or in grasp
prediction, while both tasks use visual input. The combined architecture to
tackle both tasks is very limited. In this paper, we proposed a hybrid model
architecture consists of a dynamically growing dual-memory recurrent neural
network (GDM) and an autoencoder to tackle object recognition and grasping
simultaneously. The autoencoder network is responsible to extract a compact
representation for a given object, which serves as input for the GDM learning,
and is responsible to predict pixel-wise antipodal grasp configurations. The
GDM part is designed to recognize the object in both instances and categories
levels. We address the problem of catastrophic forgetting using the intrinsic
memory replay, where the episodic memory periodically replays the neural
activation trajectories in the absence of external sensory information. To
extensively evaluate the proposed model in a lifelong setting, we generate a
synthetic dataset due to lack of sequential 3D objects dataset. Experiment
results demonstrated that the proposed model can learn both object
representation and grasping simultaneously in continual learning scenarios.
- Abstract（参考訳）: 人間は、非定常および逐次的な条件下で得られた知識を忘れることなく、生涯の環境で新しい物体を認識して操作することを学ぶ。
自律システムでは、エージェントは、新しいオブジェクトカテゴリを継続的に学習し、新しい環境に適応するために、同様の行動を緩和する必要がある。
従来のディープニューラルネットワークでは、新たに得られた知識が既存の表現を上書きする、破滅的な忘れ方の問題のため、これは不可能である。
さらに、ほとんどの最先端モデルはオブジェクトの認識や予測の把握に優れており、どちらのタスクも視覚入力を使用する。
両方のタスクに対処する統合アーキテクチャは非常に限定的です。
本稿では,動的に増大するデュアルメモリリカレントニューラルネットワーク(GDM)と,オブジェクト認識と把握を同時に行うオートエンコーダを組み合わせたハイブリッドモデルアーキテクチャを提案する。
オートエンコーダネットワークは、GDM学習の入力として機能し、画素単位の対ポッドグリップ構成を予測するための、所定のオブジェクトのコンパクト表現を抽出する責務を負う。
GDM部分は、インスタンスとカテゴリのレベルでオブジェクトを認識するように設計されています。
本稿では、内因性記憶リプレイを用いた破滅的記憶の障害に対処し、外的感覚情報がない場合に、エピソード記憶が定期的に神経活性化軌跡を再生する。
提案モデルを生涯にわたって広範囲に評価するために,シーケンシャルな3dオブジェクトデータセットの欠如により合成データセットを生成する。
実験の結果,提案モデルは連続学習シナリオにおいて,物体表現と把持の両方を同時に学習できることがわかった。
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