論文の概要: Contrastive Learning from Demonstrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12813v1
• Date: Sun, 30 Jan 2022 13:36:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 14:35:20.355625
• Title: Contrastive Learning from Demonstrations
• Title（参考訳）: 実演からの対比学習
• Authors: Andr\'e Correia and Lu\'is A. Alexandre
• Abstract要約: これらの表現は、ピック・アンド・プレイスを含むいくつかのロボット作業の模倣に適用可能であることを示す。 我々は、タスク関連情報を強化するためにコントラスト学習を適用することで、最近提案された自己教師付き学習アルゴリズムを最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents a framework for learning visual representations from unlabeled video demonstrations captured from multiple viewpoints. We show that these representations are applicable for imitating several robotic tasks, including pick and place. We optimize a recently proposed self-supervised learning algorithm by applying contrastive learning to enhance task-relevant information while suppressing irrelevant information in the feature embeddings. We validate the proposed method on the publicly available Multi-View Pouring and a custom Pick and Place data sets and compare it with the TCN triplet baseline. We evaluate the learned representations using three metrics: viewpoint alignment, stage classification and reinforcement learning, and in all cases the results improve when compared to state-of-the-art approaches, with the added benefit of reduced number of training iterations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数視点から撮影した未ラベル映像から視覚表現を学習するためのフレームワークを提案する。 これらの表現は、ピックやプレイスなど、いくつかのロボットタスクの模倣に適用できることを示す。 我々は最近提案した自己教師付き学習アルゴリズムを、コントラスト学習を適用して、特徴埋め込みにおける無関係情報を抑えながらタスク関連情報を強化することで最適化する。 提案手法を利用可能なマルチビューポーリングとカスタムピック・アンド・プレイス・データセット上で検証し,TCN三重項ベースラインと比較する。 我々は,視点アライメント,ステージ分類,強化学習という3つの指標を用いて学習表現を評価し,すべての場合において,最先端のアプローチと比較して結果が向上する。

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