論文の概要: Learning to View: Decision Transformers for Active Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09544v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 17:00:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-24 12:58:17.651503
• Title: Learning to View: Decision Transformers for Active Object Detection
• Title（参考訳）: 視点学習:アクティブ物体検出のための決定変換器
• Authors: Wenhao Ding, Nathalie Majcherczyk, Mohit Deshpande, Xuewei Qi, Ding Zhao, Rajasimman Madhivanan, Arnie Sen
• Abstract要約: ほとんどのロボットシステムでは、知覚は運動計画とは独立している。 我々は,ロボットの認識品質を最大化する画像を得るために,強化学習法(RL)を用いてロボットを制御する。 屋内シナリオシミュレータから収集した対話型データセットにおいて,提案手法の性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.211691238072245
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Active perception describes a broad class of techniques that couple planning and perception systems to move the robot in a way to give the robot more information about the environment. In most robotic systems, perception is typically independent of motion planning. For example, traditional object detection is passive: it operates only on the images it receives. However, we have a chance to improve the results if we allow planning to consume detection signals and move the robot to collect views that maximize the quality of the results. In this paper, we use reinforcement learning (RL) methods to control the robot in order to obtain images that maximize the detection quality. Specifically, we propose using a Decision Transformer with online fine-tuning, which first optimizes the policy with a pre-collected expert dataset and then improves the learned policy by exploring better solutions in the environment. We evaluate the performance of proposed method on an interactive dataset collected from an indoor scenario simulator. Experimental results demonstrate that our method outperforms all baselines, including expert policy and pure offline RL methods. We also provide exhaustive analyses of the reward distribution and observation space.
• Abstract（参考訳）: active perceptionは、計画システムと知覚システムを結合してロボットを移動させ、ロボットに環境に関する情報を与える、幅広い種類のテクニックを記述している。 ほとんどのロボットシステムでは、知覚は通常動き計画から独立している。 例えば、従来のオブジェクト検出は受動的で、受信した画像のみで動作する。 しかし、もし私たちが計画的に検出信号を消費し、ロボットが結果の品質を最大化する視点を収集できるなら、結果を改善するチャンスがある。 本稿では,ロボットを制御し,検出品質を最大化する画像を得るための強化学習(rl)手法を提案する。 具体的には,事前収集したエキスパートデータセットでまずポリシを最適化し,その後,より優れたソリューションを探索することで学習方針を改善する,オンラインの微調整を用いた意思決定トランスフォーマの利用を提案する。 室内シナリオシミュレータから収集した対話型データセットにおける提案手法の性能評価を行った。 実験結果から,本手法はエキスパートポリシーや純粋なオフラインRL手法など,すべてのベースラインより優れていることが示された。 また,報酬分布と観測空間の徹底的な解析を行う。

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