論文の概要: OCAtari: Object-Centric Atari 2600 Reinforcement Learning Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08649v2
• Date: Tue, 27 Feb 2024 17:34:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 22:47:07.105860
• Title: OCAtari: Object-Centric Atari 2600 Reinforcement Learning Environments
• Title（参考訳）: OCAtari:オブジェクト中心のAtari 2600強化学習環境
• Authors: Quentin Delfosse, Jannis Bl\"uml, Bjarne Gregori, Sebastian Sztwiertnia, Kristian Kersting
• Abstract要約: 我々は,OCAtariの導入により,深層RLアプローチの最も有用な評価フレームワークであるAtari Learning Environmentsを拡張した。 我々のフレームワークは、オブジェクト発見、オブジェクト表現学習、およびオブジェクト中心のRLを可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.034972354302788
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cognitive science and psychology suggest that object-centric representations of complex scenes are a promising step towards enabling efficient abstract reasoning from low-level perceptual features. Yet, most deep reinforcement learning approaches only rely on pixel-based representations that do not capture the compositional properties of natural scenes. For this, we need environments and datasets that allow us to work and evaluate object-centric approaches. In our work, we extend the Atari Learning Environments, the most-used evaluation framework for deep RL approaches, by introducing OCAtari, that performs resource-efficient extractions of the object-centric states for these games. Our framework allows for object discovery, object representation learning, as well as object-centric RL. We evaluate OCAtari's detection capabilities and resource efficiency. Our source code is available at github.com/k4ntz/OC_Atari.
• Abstract（参考訳）: 認知科学と心理学は、複雑なシーンのオブジェクト中心の表現が、低レベルの知覚的特徴から効率的な抽象的推論を実現するための有望なステップであることを示唆している。 しかし、最も深い強化学習アプローチは、自然のシーンの合成特性を捉えないピクセルベースの表現にのみ依存する。 そのためには、オブジェクト指向アプローチの作業と評価を可能にする環境とデータセットが必要です。 本研究は,OCAtariの導入により,深層RLアプローチの最も有用な評価フレームワークであるAtari Learning Environmentsを拡張し,これらのゲームに対して,オブジェクト中心状態の資源効率の高い抽出を行う。 我々のフレームワークは、オブジェクト発見、オブジェクト表現学習、およびオブジェクト中心のRLを可能にします。 我々はOCAtariの検出能力と資源効率を評価する。 ソースコードはgithub.com/k4ntz/oc_atariから入手できます。

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