論文の概要: SegDAC: Improving Visual Reinforcement Learning by Extracting Dynamic Objectc-Centric Representations from Pretrained Vision Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09325v2
• Date: Fri, 17 Oct 2025 22:15:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:09.131294
• Title: SegDAC: Improving Visual Reinforcement Learning by Extracting Dynamic Objectc-Centric Representations from Pretrained Vision Models
• Title（参考訳）: SegDAC:事前学習された視覚モデルから動的オブジェクト中心表現を抽出することで視覚強化学習を改善する
• Authors: Alexandre Brown, Glen Berseth,
• Abstract要約: SegDACは、視覚的強化学習のためのアクター駆動アクター・クリティカル法である。 人間のラベルを使わずに、オンラインRLを使うことに集中すべきセグメントを学習する。 視覚的一般化を著しく改善し、最も難しい設定での事前性能を倍増させ、サンプル効率で事前メソッドをマッチングまたは超越させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.135869433338264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual reinforcement learning (RL) is challenging due to the need to extract useful representations from high-dimensional inputs while learning effective control from sparse and noisy rewards. Although large perception models exist, integrating them effectively into RL for visual generalization and improved sample efficiency remains difficult. We propose SegDAC, a Segmentation-Driven Actor-Critic method. SegDAC uses Segment Anything (SAM) for object-centric decomposition and YOLO-World to ground the image segmentation process via text inputs. It includes a novel transformer-based architecture that supports a dynamic number of segments at each time step and effectively learns which segments to focus on using online RL, without using human labels. By evaluating SegDAC over a challenging visual generalization benchmark using Maniskill3, which covers diverse manipulation tasks under strong visual perturbations, we demonstrate that SegDAC achieves significantly better visual generalization, doubling prior performance on the hardest setting and matching or surpassing prior methods in sample efficiency across all evaluated tasks.
• Abstract（参考訳）: 視覚強化学習(RL)は,高次元インプットから有用な表現を抽出し,スパースとノイズの報酬から効果的な制御を学習する必要性から困難である。 大きな知覚モデルが存在するが、それらを視覚的一般化やサンプル効率の向上のためにRLに効果的に統合することは依然として困難である。 本稿では,セグメンテーション駆動アクタクリティカル法であるSegDACを提案する。 SegDAC はオブジェクト中心の分解に Segment Anything (SAM) を使用し、YOLO-World はテキスト入力を通じてイメージセグメンテーションプロセスを構築する。 トランスフォーマーベースのアーキテクチャは、各ステップで動的なセグメント数をサポートし、人間のラベルを使わずに、オンラインRLの使用に集中すべきセグメントを効果的に学習する。 Maniskill3を用いてSegDACを評価することで、SegDACはより優れた視覚的一般化を実現し、最も難しい設定での事前性能を倍増し、全ての評価されたタスクのサンプル効率において、事前メソッドをマッチングまたは超過することを示す。

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