論文の概要: MoDA: Map style transfer for self-supervised Domain Adaptation of embodied agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15992v1
• Date: Tue, 29 Nov 2022 07:38:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 17:25:49.538566
• Title: MoDA: Map style transfer for self-supervised Domain Adaptation of embodied agents
• Title（参考訳）: MoDA: エンボディエージェントの自己教師型ドメイン適応のためのマップスタイル転送
• Authors: Eun Sun Lee, Junho Kim, SangWon Park, and Young Min Kim
• Abstract要約: そこで本研究では,事前学習したエンボディエージェントを,地味の監督を伴わない新しい雑音環境に適応させるドメイン適応手法であるMoDAを提案する。 マップベースのメモリは視覚ナビゲーションに重要なコンテキスト情報を提供し、主に平らな壁と長方形の障害物からなる独特の空間構造を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.44247439165711
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose a domain adaptation method, MoDA, which adapts a pretrained embodied agent to a new, noisy environment without ground-truth supervision. Map-based memory provides important contextual information for visual navigation, and exhibits unique spatial structure mainly composed of flat walls and rectangular obstacles. Our adaptation approach encourages the inherent regularities on the estimated maps to guide the agent to overcome the prevalent domain discrepancy in a novel environment. Specifically, we propose an efficient learning curriculum to handle the visual and dynamics corruptions in an online manner, self-supervised with pseudo clean maps generated by style transfer networks. Because the map-based representation provides spatial knowledge for the agent's policy, our formulation can deploy the pretrained policy networks from simulators in a new setting. We evaluate MoDA in various practical scenarios and show that our proposed method quickly enhances the agent's performance in downstream tasks including localization, mapping, exploration, and point-goal navigation.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,事前学習したエンボディエージェントを,地味の監督なしに新しい雑音環境に適応させるドメイン適応手法MoDAを提案する。 マップベースのメモリは視覚ナビゲーションに重要なコンテキスト情報を提供し、主に平らな壁と長方形の障害物からなる独特の空間構造を示す。 提案手法は,推定地図上の固有正則性を助長し,エージェントを誘導し,新しい環境下で広く分布する領域の不一致を克服する。 具体的には,スタイル転送ネットワークによって生成された疑似クリーンマップを用いて,視覚的・動的汚職をオンライン的に処理する効率的な学習カリキュラムを提案する。 マップベースの表現はエージェントのポリシーに空間的知識を提供するため、新しい設定でシミュレータから事前訓練されたポリシーネットワークを展開することができる。 我々は,MoDAを様々な実践シナリオで評価し,提案手法により,ローカライゼーション,マッピング,探索,ポイントゴールナビゲーションなどの下流タスクにおけるエージェントの性能が向上することを示す。

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