論文の概要: Visual Grounding for Object-Level Generalization in Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01942v1
• Date: Sun, 4 Aug 2024 06:34:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 17:51:14.405491
• Title: Visual Grounding for Object-Level Generalization in Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習におけるオブジェクトレベル一般化のための視覚的接地
• Authors: Haobin Jiang, Zongqing Lu,
• Abstract要約: 自然言語命令に従うエージェントにとって、一般化は重要な課題である。 視覚言語モデル(VLM)を用いて視覚的グラウンド化を行い,その知識を強化学習に伝達する。 我々の本質的な報酬は、挑戦的なスキル学習のパフォーマンスを著しく向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.39214541324909
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generalization is a pivotal challenge for agents following natural language instructions. To approach this goal, we leverage a vision-language model (VLM) for visual grounding and transfer its vision-language knowledge into reinforcement learning (RL) for object-centric tasks, which makes the agent capable of zero-shot generalization to unseen objects and instructions. By visual grounding, we obtain an object-grounded confidence map for the target object indicated in the instruction. Based on this map, we introduce two routes to transfer VLM knowledge into RL. Firstly, we propose an object-grounded intrinsic reward function derived from the confidence map to more effectively guide the agent towards the target object. Secondly, the confidence map offers a more unified, accessible task representation for the agent's policy, compared to language embeddings. This enables the agent to process unseen objects and instructions through comprehensible visual confidence maps, facilitating zero-shot object-level generalization. Single-task experiments prove that our intrinsic reward significantly improves performance on challenging skill learning. In multi-task experiments, through testing on tasks beyond the training set, we show that the agent, when provided with the confidence map as the task representation, possesses better generalization capabilities than language-based conditioning. The code is available at https://github.com/PKU-RL/COPL.
• Abstract（参考訳）: 自然言語命令に従うエージェントにとって、一般化は重要な課題である。 この目標を達成するために、視覚言語モデル(VLM)を用いて、視覚言語知識をオブジェクト中心のタスクの強化学習(RL)に変換し、オブジェクトや命令にゼロショットの一般化を可能にする。 視覚的グラウンド化により、命令で示される対象物に対するオブジェクトグラウンド信頼マップを得る。 本稿では,VLMの知識をRLに転送する2つの経路を紹介する。 まず,信頼性マップから導出した対象対象物固有の報酬関数を提案し,エージェントをより効果的に対象物へ誘導する。 第二に、信頼マップは言語埋め込みよりも、エージェントのポリシーに対してより統一的でアクセスしやすいタスク表現を提供する。 これにより、エージェントは、理解可能な視覚的信頼マップを通じて、見えないオブジェクトや命令を処理することができ、ゼロショットオブジェクトレベルの一般化が容易になる。 シングルタスク実験は、本質的な報酬が挑戦的なスキル学習のパフォーマンスを著しく向上させることを示す。 マルチタスク実験では、トレーニングセット以外のタスクをテストすることで、タスク表現としての信頼マップが提供されると、言語ベースの条件付けよりも優れた一般化能力を有することを示す。 コードはhttps://github.com/PKU-RL/COPLで公開されている。

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