論文の概要: The Empirical Impact of Forgetting and Transfer in Continual Visual Odometry
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01797v1
- Date: Mon, 3 Jun 2024 21:32:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-05 20:52:25.137297
- Title: The Empirical Impact of Forgetting and Transfer in Continual Visual Odometry
- Title（参考訳）: 連続的視力計測における撮影・移動の実証的影響
- Authors: Paolo Cudrano, Xiaoyu Luo, Matteo Matteucci,
- Abstract要約: 本研究は, ニューラルネットワークにおける破滅的記憶の影響と知識伝達の有効性を, 具体的環境下で連続的に学習したニューラルネットワークを用いて検討した。
環境間の高い伝達性を有する初期満足度性能を観察し,その後に特殊化相を呈する。
これらの知見は、生涯のロボット工学における適応と記憶保持のバランスをとることのオープンな課題を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.704582238028159
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As robotics continues to advance, the need for adaptive and continuously-learning embodied agents increases, particularly in the realm of assistance robotics. Quick adaptability and long-term information retention are essential to operate in dynamic environments typical of humans' everyday lives. A lifelong learning paradigm is thus required, but it is scarcely addressed by current robotics literature. This study empirically investigates the impact of catastrophic forgetting and the effectiveness of knowledge transfer in neural networks trained continuously in an embodied setting. We focus on the task of visual odometry, which holds primary importance for embodied agents in enabling their self-localization. We experiment on the simple continual scenario of discrete transitions between indoor locations, akin to a robot navigating different apartments. In this regime, we observe initial satisfactory performance with high transferability between environments, followed by a specialization phase where the model prioritizes current environment-specific knowledge at the expense of generalization. Conventional regularization strategies and increased model capacity prove ineffective in mitigating this phenomenon. Rehearsal is instead mildly beneficial but with the addition of a substantial memory cost. Incorporating action information, as commonly done in embodied settings, facilitates quicker convergence but exacerbates specialization, making the model overly reliant on its motion expectations and less adept at correctly interpreting visual cues. These findings emphasize the open challenges of balancing adaptation and memory retention in lifelong robotics and contribute valuable insights into the application of a lifelong paradigm on embodied agents.
- Abstract（参考訳）: ロボティクスが進歩を続けるにつれ、適応的で継続的な学習を行うエージェントの必要性が高まり、特に補助ロボティクスの領域ではその必要性が高まっている。
迅速な適応性と長期情報保持は、人間の日常生活に典型的な動的な環境での運用に不可欠である。
そのため、生涯学習パラダイムが必要であるが、現在のロボティクス文献ではほとんど扱われていない。
本研究は, 連続的にトレーニングされたニューラルネットワークにおいて, 破滅的記憶の影響と, 知識伝達の有効性を実験的に検討した。
我々は, 自己局在化の実現において, エンボディエージェントが重要な役割を担う視覚計測の課題に焦点をあてる。
本研究は,屋内空間間の離散的な遷移の簡易な連続シナリオを,異なるアパートをナビゲートするロボットと類似した実験である。
本体制では,環境間の移動性が高い初期満足度性能を観察し,その後,モデルが一般化を犠牲にして現在の環境固有の知識を優先する特殊化段階を呈する。
従来の正規化戦略とモデル容量の増加は、この現象を緩和するのに効果がないことを証明している。
リハーサルは軽度に有益だが、かなりのメモリコストがかかる。
動作情報を組み込むことは、具体的設定で一般的に行われるように、より早く収束しやすくするが、特殊化を悪化させるので、モデルは動きの期待に過度に依存し、視覚的手がかりを正しく解釈することができない。
これらの知見は、生涯ロボット工学における適応と記憶保持のバランスをとることのオープンな課題を強調し、生涯パラダイムの実施に関する貴重な洞察をエンボディエージェントに適用することに貢献した。
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