論文の概要: MOPA: Modular Object Navigation with PointGoal Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03696v2
• Date: Fri, 15 Sep 2023 03:23:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 18:37:42.028532
• Title: MOPA: Modular Object Navigation with PointGoal Agents
• Title（参考訳）: MOPA: PointGoal Agentによるモジュールオブジェクトナビゲーション
• Authors: Sonia Raychaudhuri, Tommaso Campari, Unnat Jain, Manolis Savva, Angel X. Chang
• Abstract要約: MOPAは、(a)RGB画像からオブジェクトを識別するように訓練されたオブジェクト検出モジュール、(b)観察対象のセマンティックマップを構築するマップ構築モジュール、(c)エージェントが環境を探索できる探索モジュール、(d)特定対象オブジェクトに移動するためのナビゲーションモジュールの4つのモジュールから構成される。 我々は,スクラッチから学習する代わりに,事前学習したPointGoalエージェントをナビゲーションモデルとして効果的に再利用できることを示し,時間と計算時間を節約できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.114218279754663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a simple but effective modular approach MOPA (Modular ObjectNav with PointGoal agents) to systematically investigate the inherent modularity of the object navigation task in Embodied AI. MOPA consists of four modules: (a) an object detection module trained to identify objects from RGB images, (b) a map building module to build a semantic map of the observed objects, (c) an exploration module enabling the agent to explore the environment, and (d) a navigation module to move to identified target objects. We show that we can effectively reuse a pretrained PointGoal agent as the navigation model instead of learning to navigate from scratch, thus saving time and compute. We also compare various exploration strategies for MOPA and find that a simple uniform strategy significantly outperforms more advanced exploration methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,具体化aiにおけるオブジェクトナビゲーションタスク固有のモジュラリティを体系的に検討するために,単純かつ効果的なモジュラーアプローチmopa(modular objectnav with pointgoal agents)を提案する。 MOPAは4つのモジュールから構成される。 (a)RGB画像からオブジェクトを識別するよう訓練されたオブジェクト検出モジュール (b)観測対象のセマンティックマップを構築するためのマップ構築モジュール (c)エージェントが環境を探索できる探索モジュール、及び (d) 特定対象オブジェクトに移動するためのナビゲーションモジュール。 我々は,スクラッチから学習する代わりに,事前学習したPointGoalエージェントをナビゲーションモデルとして効果的に再利用できることを示す。 また、MOPAの様々な探査戦略を比較し、単純な統一戦略がより高度な探査方法よりも優れていることを見出した。

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