論文の概要: Multiple Thinking Achieving Meta-Ability Decoupling for Object Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01520v1
• Date: Fri, 3 Feb 2023 03:29:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-06 17:29:56.554515
• Title: Multiple Thinking Achieving Meta-Ability Decoupling for Object Navigation
• Title（参考訳）: オブジェクトナビゲーションのためのメタ能力デカップリングを実現する多重思考
• Authors: Ronghao Dang, Lu Chen, Liuyi Wang, Zongtao He, Chengju Liu, Qijun Chen
• Abstract要約: 本稿では,メタビリティ・デカップリング(MAD)パラダイムを提案する。 MADパラダイムに基づいて、異なる思考を活用して様々なメタ能力を抽象化する多重思考(MT)モデルを設計する。 提案手法は,マルチシンキングコラボレーション(MTC)モジュールを使用しながら,入力,エンコーディング,報酬の3つの側面からメタ能力を分離する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.398193228655437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a meta-ability decoupling (MAD) paradigm, which brings together various object navigation methods in an architecture system, allowing them to mutually enhance each other and evolve together. Based on the MAD paradigm, we design a multiple thinking (MT) model that leverages distinct thinking to abstract various meta-abilities. Our method decouples meta-abilities from three aspects: input, encoding, and reward while employing the multiple thinking collaboration (MTC) module to promote mutual cooperation between thinking. MAD introduces a novel qualitative and quantitative interpretability system for object navigation. Through extensive experiments on AI2-Thor and RoboTHOR, we demonstrate that our method outperforms state-of-the-art (SOTA) methods on both typical and zero-shot object navigation tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、アーキテクチャシステムにおける様々なオブジェクトナビゲーションメソッドを結合し、相互に強化し、一緒に進化させるメタ可能性分離(mad)パラダイムを提案する。 MADパラダイムに基づいて、異なる思考を活用して様々なメタ能力を抽象化する多重思考(MT)モデルを設計する。 提案手法は,複数思考協調(MTC)モジュールを用いて思考間の相互協力を促進するために,入力,エンコーディング,報酬の3つの側面からメタ能力を分離する。 MADは、オブジェクトナビゲーションのための新しい定性的で定量的な解釈可能性システムを導入している。 AI2-ThorとRobothorに関する広範な実験を通じて、本手法が典型的およびゼロショットなオブジェクトナビゲーションタスクにおいて、最先端(SOTA)手法より優れていることを示す。

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