Autonomous robots frequently need to detect "interesting" scenes to decide on further exploration, or to decide which data to share for cooperation. These scenarios often require fast deployment with little or no training data. Prior work considers "interestingness" based on data from the same distribution. Instead, we propose to develop a method that automatically adapts online to the environment to report interesting scenes quickly. To address this problem, we develop a novel translation-invariant visual memory and design a three-stage architecture for long-term, short-term, and online learning, which enables the system to learn human-like experience, environmental knowledge, and online adaption, respectively. With this system, we achieve an average of 20% higher accuracy than the state-of-the-art unsupervised methods in a subterranean tunnel environment. We show comparable performance to supervised methods for robot exploration scenarios showing the efficacy of our approach. We expect that the presented method will play an important role in the robotic interestingness recognition exploration tasks.


翻译:自主机器人经常需要检测“ 感兴趣的” 场景, 以决定进一步探索, 或者决定哪些数据可以共享。 这些场景往往需要快速部署, 且很少或根本没有培训数据。 先前的工作考虑基于同一分布的数据的“ 兴趣 ” 。 相反, 我们提议开发一种方法, 自动调整在线环境以快速报告有趣的场景 。 为了解决这个问题, 我们开发了一个新的翻译动因的视觉记忆, 为长期、 短期和在线学习设计了一个三阶段结构, 使系统能够分别学习人的经验、 环境知识 和在线适应 。 有了这个系统, 我们实现的精度平均比亚地球隧道环境中最先进的不受监督的方法高20% 。 我们展示了类似的性能, 来监督机器人探索情景的方法, 展示我们的方法的有效性。 我们期望所展示的方法将在机器人有趣的探索任务中发挥重要作用 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
零样本文本分类,Zero-Shot Learning for Text Classification
专知会员服务
95+阅读 · 2020年5月31日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Arxiv
7+阅读 · 2021年11月11日
Continual Unsupervised Representation Learning
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月31日
Accelerated Methods for Deep Reinforcement Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月10日
Arxiv
6+阅读 · 2018年12月10日
Arxiv
8+阅读 · 2018年7月12日
Arxiv
8+阅读 · 2018年6月19日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
9+阅读 · 2018年3月28日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
相关论文
Arxiv
7+阅读 · 2021年11月11日
Continual Unsupervised Representation Learning
Arxiv
7+阅读 · 2019年10月31日
Accelerated Methods for Deep Reinforcement Learning
Arxiv
6+阅读 · 2019年1月10日
Arxiv
6+阅读 · 2018年12月10日
Arxiv
8+阅读 · 2018年7月12日
Arxiv
8+阅读 · 2018年6月19日
Arxiv
8+阅读 · 2018年5月15日
Arxiv
9+阅读 · 2018年3月28日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员