論文の概要: Utilizing Reinforcement Learning for Bottom-Up part-wise Reconstruction of 2D Wire-Frame Projections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16629v1
• Date: Thu, 20 Mar 2025 18:34:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:57:59.091208
• Title: Utilizing Reinforcement Learning for Bottom-Up part-wise Reconstruction of 2D Wire-Frame Projections
• Title（参考訳）: 2次元ワイヤフレームプロジェクションのボトムアップ部分再構成における強化学習の利用
• Authors: Julian Ziegler, Patrick Frenzel, Mirco Fuchs,
• Abstract要約: この作業は、画像平面に投影された任意の3Dワイヤフレームモデルのすべてのエッジを再構築する作業に、それ自体が関係している。 本稿では,RLエージェントが行う2次元多部オブジェクトの分割と再構成のためのボトムアップ部分処理について検討する。 各ステップにおいて、エージェントは、4次元のアクション空間内で再構成ラインを変換したり、特定の終了アクションを用いてエピソードを終了することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9052860539161918
• License:
• Abstract: This work concerns itself with the task of reconstructing all edges of an arbitrary 3D wire-frame model projected to an image plane. We explore a bottom-up part-wise procedure undertaken by an RL agent to segment and reconstruct these 2D multipart objects. The environment's state is represented as a four-colour image, where different colours correspond to background, a target edge, a reconstruction line, and the overlap of both. At each step, the agent can transform the reconstruction line within a four-dimensional action space or terminate the episode using a specific termination action. To investigate the impact of reward function formulations, we tested episodic and incremental rewards, as well as combined approaches. Empirical results demonstrated that the latter yielded the most effective training performance. To further enhance efficiency and stability, we introduce curriculum learning strategies. First, an action-based curriculum was implemented, where the agent was initially restricted to a reduced action space, being able to only perform three of the five possible actions, before progressing to the full action space. Second, we test a task-based curriculum, where the agent first solves a simplified version of the problem before being presented with the full, more complex task. This second approach produced promising results, as the agent not only successfully transitioned from learning the simplified task to mastering the full task, but in doing so gained significant performance. This study demonstrates the potential of an iterative RL wire-frame reconstruction in two dimensions. By combining optimized reward function formulations with curriculum learning strategies, we achieved significant improvements in training success. The proposed methodology provides an effective framework for solving similar tasks and represents a promising direction for future research in the field.
• Abstract（参考訳）: この作業は、画像平面に投影された任意の3Dワイヤフレームモデルのすべてのエッジを再構築する作業に、それ自体が関係している。 本稿では,RLエージェントが行う2次元多部オブジェクトの分割と再構成のためのボトムアップ部分処理について検討する。 環境状態は、背景、ターゲットエッジ、再構築ライン、両方の重複に対応する4色画像として表現される。 各ステップにおいて、エージェントは、4次元のアクション空間内で再構成ラインを変換したり、特定の終了アクションを用いてエピソードを終了することができる。 報酬関数の定式化が与える影響について検討するため, 漸進的報酬と漸進的報酬との組み合わせについて検討した。 実験の結果、後者が最も効果的なトレーニング性能を示した。 効率と安定性をさらに高めるために,カリキュラム学習戦略を導入する。 まず、アクションベースのカリキュラムが実装され、エージェントは5つの可能なアクションのうち3つしか実行できず、その後フルアクション空間に進むことができた。 第2に、タスクベースのカリキュラムをテストする。そこでは、エージェントがまず、より複雑なタスクを提示する前に、問題の単純化バージョンを解く。 この2つ目のアプローチは有望な結果をもたらし、エージェントは単純化されたタスクの学習から完全なタスクの習得への移行に成功した。 本研究では2次元の繰り返しRLワイヤフレーム再構築の可能性を示す。 最適化された報酬関数の定式化とカリキュラム学習戦略を組み合わせることで、トレーニング成功の大幅な改善を実現した。 提案手法は,同様の課題を解くための効果的な枠組みを提供し,今後の研究の方向性を示すものである。

関連論文リスト

• Watch Every Step! LLM Agent Learning via Iterative Step-Level Process Refinement [50.481380478458945]
  反復的なステップレベルプロセスリファインメント(IPR)フレームワークは、エージェントトレーニングを強化するためのステップバイステップのガイダンスを提供する。 3つの複雑なエージェントタスクに関する我々の実験は、我々のフレームワークが様々な強力なベースラインより優れていることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T03:29:13Z)
• Devil's Advocate: Anticipatory Reflection for LLM Agents [53.897557605550325]
  我々のアプローチは、LLMエージェントに対して、与えられたタスクを管理可能なサブタスクに分解するように促す。 イントロスペクティブ・イントロスペクティブ・イントロスペクティブ・イントロスペクティブ(introspective intervention)を3回実施する。 潜在的な障害の予測と、アクション実行前の代替策。 サブタスクの目的とのポストアクションアライメントと、計画実行における最大限の努力を保証するための改善によるバックトラック。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T19:20:15Z)
• AdaIR: Exploiting Underlying Similarities of Image Restoration Tasks with Adapters [57.62742271140852]
  AdaIRは、パフォーマンスを犠牲にすることなく、低コストで効率的なトレーニングを可能にする新しいフレームワークである。 AdaIRは軽量でタスク固有のモジュールのトレーニングのみを必要とし、より効率的なストレージとトレーニング体制を確保する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T15:31:06Z)
• Human as Points: Explicit Point-based 3D Human Reconstruction from Single-view RGB Images [71.91424164693422]
  我々はHaPと呼ばれる明示的なポイントベース人間再構築フレームワークを導入する。 提案手法は,3次元幾何学空間における完全明示的な点雲推定,操作,生成,洗練が特徴である。 我々の結果は、完全に明示的で幾何学中心のアルゴリズム設計へのパラダイムのロールバックを示すかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T05:52:29Z)
• Language-free Compositional Action Generation via Decoupling Refinement [67.50452446686725]
  本稿では,言語補助に頼らずに作曲行動を生成する新しい枠組みを提案する。 このアプローチは,アクション結合,条件付きアクション生成,デカップリングリファインメントという3つの主要コンポーネントから構成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-07T12:00:38Z)
• Cut-and-Approximate: 3D Shape Reconstruction from Planar Cross-sections with Deep Reinforcement Learning [0.0]
  我々は,この課題を解決するための最初の3次元形状再構成ネットワークについて,その知識を最大限に活用する。 本手法は,強化学習アルゴリズムを適用し,その形状を効果的に解析する方法を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-22T17:48:12Z)
• Task Phasing: Automated Curriculum Learning from Demonstrations [46.1680279122598]
  報酬ドメインを疎結合にするために強化学習を適用することは、ガイド信号が不十分なため、非常に難しい。 本稿では,実演を用いてカリキュラムのシーケンスを自動的に生成する手法を提案する。 3つのスパース報酬領域に対する実験結果から,我々のタスク・ファスリング・アプローチは,パフォーマンスに関して最先端のアプローチよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T03:59:11Z)
• Reward Learning using Structural Motifs in Inverse Reinforcement Learning [3.04585143845864]
  逆強化学習(textitIRL)の問題は、ロボティクス、認知、健康といった分野において、ここ数年で急速に進化してきた。 エージェントの報酬関数の学習における現在のIRL手法の非効率性について検討する。 本稿では、まずタスクの(近似的な)構造を有限状態オートマトン(FSA)として学習し、その構造モチーフを用いてIRL問題を解決する新しいIRL法SMIRLを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-25T18:34:59Z)
• Self-Optimizing Feature Transformation [33.458785763961004]
  特徴変換は、既存の特徴を数学的に変換することで、優れた表現(特徴)空間を抽出することを目的としている。 現在の研究は、ドメイン知識に基づく特徴工学や学習潜在表現に焦点を当てている。 特徴変換のための自己最適化フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-16T16:50:41Z)
• Fast Inference and Transfer of Compositional Task Structures for Few-shot Task Generalization [101.72755769194677]
  本稿では,タスクがサブタスクグラフによって特徴づけられる,数発の強化学習問題として定式化する。 我々のマルチタスクサブタスクグラフ推論器(MTSGI)は、トレーニングタスクから、まず、サブタスクグラフの観点から、一般的なハイレベルなタスク構造を推測する。 提案手法は,2次元グリッドワールドおよび複雑なWebナビゲーション領域において,タスクの共通基盤構造を学習し,活用し,未知のタスクへの適応を高速化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-25T10:44:25Z)
• PlaneRecNet: Multi-Task Learning with Cross-Task Consistency for Piece-Wise Plane Detection and Reconstruction from a Single RGB Image [11.215334675788952]
  ピアースワイドな3次元平面再構成は、特に屋内シナリオにおいて、人為的な環境の全体像の理解を提供する。 最新のアプローチは、高度なネットワークアーキテクチャを導入し、セグメンテーションと再構築結果の改善に重点を置いている。 マルチタスク畳み込みニューラルネットワークであるPlaneRecNetのクロスタスク一貫性の強化から始まります。 平面分割と深さ推定の精度を両立させる新しい損失関数(幾何学的制約)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-21T15:54:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。