論文の概要: ViSaRL: Visual Reinforcement Learning Guided by Human Saliency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10940v3
• Date: Sun, 20 Oct 2024 12:04:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:11:10.025113
• Title: ViSaRL: Visual Reinforcement Learning Guided by Human Saliency
• Title（参考訳）: ViSaRL:人力による視覚強化学習
• Authors: Anthony Liang, Jesse Thomason, Erdem Bıyık,
• Abstract要約: ビジュアル・サリエンシ指導型強化学習(ViSaRL)を紹介する。 ViSaRLを用いて視覚表現を学習すると、RLエージェントの成功率、サンプル効率、一般化が大幅に向上する。 ViSaRLを用いて学習した視覚表現は、知覚ノイズやシーンの変動など、様々な視覚摂動の源泉に対して堅牢であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.969098096933547
• License:
• Abstract: Training robots to perform complex control tasks from high-dimensional pixel input using reinforcement learning (RL) is sample-inefficient, because image observations are comprised primarily of task-irrelevant information. By contrast, humans are able to visually attend to task-relevant objects and areas. Based on this insight, we introduce Visual Saliency-Guided Reinforcement Learning (ViSaRL). Using ViSaRL to learn visual representations significantly improves the success rate, sample efficiency, and generalization of an RL agent on diverse tasks including DeepMind Control benchmark, robot manipulation in simulation and on a real robot. We present approaches for incorporating saliency into both CNN and Transformer-based encoders. We show that visual representations learned using ViSaRL are robust to various sources of visual perturbations including perceptual noise and scene variations. ViSaRL nearly doubles success rate on the real-robot tasks compared to the baseline which does not use saliency.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(RL)を用いた高次元画素入力から複雑な制御タスクを行うための訓練ロボットは、画像観察が主にタスク非関連情報から成り立っているため、サンプル非効率である。 対照的に、人間は視覚的にタスク関連物や領域に出席することができる。 この知見に基づき,ビジュアル・サリエンシ指導型強化学習(ViSaRL)を紹介する。 ViSaRLを用いて視覚表現を学習することで、DeepMind Controlベンチマーク、シミュレーションでのロボット操作、実際のロボットでのRLエージェントの成功率、サンプル効率、一般化が大幅に向上する。 我々はCNNとTransformerベースのエンコーダの両方にサリエンシを組み込むアプローチを提案する。 ViSaRLを用いて学習した視覚表現は、知覚ノイズやシーンの変動など、様々な視覚摂動の源泉に対して堅牢であることを示す。 ViSaRLは、サリエンシを使用しないベースラインと比較して、実際のロボットタスクの成功率をほぼ2倍にします。

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