OCAtari：以对象为中心的 Atari 2600 强化学习环境

认知科学与心理学表明，复杂场景的以对象为中心的表征是迈向从底层感知特征实现高效抽象推理的有前景的一步。然而，多数深度强化学习方法仅依赖基于像素的表征，未能捕捉自然场景的组合特性。为此，我们需要允许研究和评估以对象为中心方法的环境与数据集。本工作中，我们扩展了深度 RL 方法最常用的评估框架 Atari Learning Environments，引入 OCAtari，对这些游戏执行资源高效的以对象为中心状态提取。我们的框架支持对象发现、对象表征学习以及以对象为中心的 RL。我们评估了 OCAtari 的检测能力与资源效率。源代码见 github.com/k4ntz/OC_Atari。