学习用于切蔬菜的语义嵌入空间
机器人学
2019-04-02 v1
摘要
本工作中，我们提出一种基于交互的方法来学习用于切蔬菜任务的语义丰富表示。与以往方法不同，我们聚焦于以对象为中心的表示，并使用辅助任务通过两步过程学习丰富表示。首先，我们使用简单的辅助任务（如预测切片的厚度）来学习一个捕获对切蔬菜任务重要的对象属性的嵌入空间。第二步，我们使用这些学习到的潜在嵌入来学习一个前向模型。学习前向模型使我们能够在潜在嵌入空间中进行在线规划，并迫使我们的模型在执行切蔬菜任务时改进其表示。为展示我们方法的有效性，我们在两种不同蔬菜（黄瓜和番茄）上进行了实验。我们的实验评估表明，我们的方法能够捕获切蔬菜任务的重要语义属性，如被切蔬菜的厚度。我们进一步展示，通过使用我们学习到的前向模型，我们可以为切蔬菜任务进行规划。
引用
@article{arxiv.1904.00303,
title = {Learning Semantic Embedding Spaces for Slicing Vegetables},
author = {Mohit Sharma and Kevin Zhang and Oliver Kroemer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.00303},
year = {2019}
}