基于视觉观测的领域自适应模仿学习
机器学习
2023-12-04 v1 计算机视觉与模式识别
机器人学
摘要
本文考虑基于视觉观测的领域自适应模仿学习,其中目标域中的智能体通过观测源域中的专家示范来学习执行任务。领域自适应模仿学习出现在如下实际场景中:机器人接收视觉感知数据,需要通过从不同角度视觉观测其他机器人或观测不同形状的机器人来模仿动作。为克服跨领域视觉观测模仿学习中的领域偏移,我们提出了一种基于双特征提取与图像重建的新框架,从输入观测中提取可用于训练学习器的领域独立行为特征。实验结果表明,我们的方法优于先前针对具有领域偏移的视觉观测模仿学习的算法。
引用
@article{arxiv.2312.00548,
title = {Domain Adaptive Imitation Learning with Visual Observation},
author = {Sungho Choi and Seungyul Han and Woojun Kim and Jongseong Chae and Whiyoung Jung and Youngchul Sung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.00548},
year = {2023}
}
备注
Accepted to NeurIPS 2023