論文の概要: What do we learn from a large-scale study of pre-trained visual representations in sim and real environments?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02219v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 17:27:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 13:17:58.282877
• Title: What do we learn from a large-scale study of pre-trained visual representations in sim and real environments?
• Title（参考訳）: simおよび実環境における事前学習された視覚表現の大規模研究から何を学ぶか?
• Authors: Sneha Silwal, Karmesh Yadav, Tingfan Wu, Jay Vakil, Arjun Majumdar, Sergio Arnaud, Claire Chen, Vincent-Pierre Berges, Dhruv Batra, Aravind Rajeswaran, Mrinal Kalakrishnan, Franziska Meier, Oleksandr Maksymets
• Abstract要約: 本研究では、実世界のタスクを実行する下流政策のトレーニングに、事前訓練された視覚表現(PVR)の使用に関する大規模な実証的研究を行う。 我々の研究は、5つの異なるPVR、二つの異なるポリシー学習パラダイム(シミュレーションと強化学習)、そして5つの異なる操作と屋内ナビゲーションタスクのための3つの異なるロボットにまたがる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.846274625731795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a large empirical investigation on the use of pre-trained visual representations (PVRs) for training downstream policies that execute real-world tasks. Our study spans five different PVRs, two different policy-learning paradigms (imitation and reinforcement learning), and three different robots for 5 distinct manipulation and indoor navigation tasks. From this effort, we can arrive at three insights: 1) the performance trends of PVRs in the simulation are generally indicative of their trends in the real world, 2) the use of PVRs enables a first-of-its-kind result with indoor ImageNav (zero-shot transfer to a held-out scene in the real world), and 3) the benefits from variations in PVRs, primarily data-augmentation and fine-tuning, also transfer to the real-world performance. See project website for additional details and visuals.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実世界のタスクを実行するダウンストリームポリシをトレーニングするために,事前学習された視覚表現(pvr)の使用に関する大規模な実証調査を行う。 我々の研究は5つの異なるPVR、二つの異なるポリシー学習パラダイム(シミュレーションと強化学習)、そして5つの異なる操作と屋内ナビゲーションタスクのための3つの異なるロボットからなる。 この取り組みから3つの洞察が得られます 1) シミュレーションにおけるpvrの性能動向は, 一般的に実世界の動向を示すものである。 2) pvrsを使用することで,室内画像nav(実世界における無撮影シーンへのゼロショット転送)による初歩的な成果を得ることができる。 3)PVRのバリエーション,主にデータ拡張と微調整によるメリットは,実世界のパフォーマンスにも寄与する。 詳しくはプロジェクトのWebサイトを参照。

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