图像风格迁移cvpr2020_CVPR 2020 | 浙大李俊成:用无监督强化学习方法来获得迁移能力...
本文是對(duì)浙江大學(xué)和加州大學(xué)圣巴巴拉分校合作完成的,被CVPR 2020收錄的論文《Unsupervised Reinforcement Learning of Transferable Meta-Skills for Embodied Navigation》進(jìn)行解讀,相關(guān)工作已經(jīng)開源。
論文:https://arxiv.org/abs/1911.07450
論文簡介:
視覺導(dǎo)航任務(wù)要求智能體能夠智能地導(dǎo)航到指定的目標(biāo)。當(dāng)前基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法往往需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),而構(gòu)建豐富的3D仿真環(huán)境以及提供任務(wù)相關(guān)標(biāo)注是十分昂貴的。本文關(guān)注于在低資源的設(shè)定下完成視覺導(dǎo)航任務(wù)。本文通過提出無監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法來獲得具有遷移能力的子策略,使得模型能夠快速遷移到視覺導(dǎo)航任務(wù)。在AI2-THOR環(huán)境中,我們的方法實(shí)現(xiàn)了最佳的性能,進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)分析證明我們的方法學(xué)習(xí)到了一些具備遷移能力的元技能,從而幫助模型實(shí)現(xiàn)更好的泛化。
作者簡介:
李俊成,浙江大學(xué)2019級(jí)博士,研究方向?yàn)镋mbodied Agent和vison-and-language understanding。兩篇相關(guān)工作分別發(fā)表于ACM MM2019和CVPR2020。
CVPR 2020 系列報(bào)道
相關(guān)報(bào)道:
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論文集:
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02.?22篇入選,百度 15 篇 CVPR 2020 精選論文詳解
論文解讀:
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