ナビゲーションarXiv:2303.15453
物体目標ナビゲーションにおける能動的フィードバック要求のロバスト性
Robustness of Utilizing Feedback in Embodied Visual Navigation
物体目標ナビゲーションでエージェントが能動的にヘルプを要求し、視野内の目標物体の位置フィードバックを得る枠組みを提案。フィードバック有無を混ぜたカリキュラム学習により、フィードバックがない場合でも性能が向上することを示した。
著者: Jenny Zhang, Samson Yu, Jiafei Duan, Cheston Tan
分類: cs.LG, cs.HC, cs.RO
原文アブストラクト
This paper presents a framework for training an agent to actively request help in object-goal navigation tasks, with feedback indicating the location of the target object in its field of view. To make the agent more robust in scenarios where a teacher may not always be available, the proposed training curriculum includes a mix of episodes with and without feedback. The results show that this approach improves the agent's performance, even in the absence of feedback.
