RL-ViGen：面向视觉泛化的强化学习基准
人工智能
2023-09-27 v3
摘要
视觉强化学习（Visual RL）结合高维观测，一直面临分布外泛化的长期挑战。尽管研究聚焦于解决视觉泛化问题的算法，我们认为问题症结在于现有基准，因为它们局限于孤立的任务与泛化类别，削弱了对智能体视觉泛化能力的全面评估。为弥补这一缺口，我们提出 RL-ViGen：一种新颖的面向视觉泛化的强化学习基准，其包含多样任务与广泛的泛化类型，从而有助于得出更可靠的结论。此外，RL-ViGen 将最新的泛化视觉 RL 算法整合进统一框架，在该框架下的实验结果表明，没有任何单一现有算法能在所有任务上普遍占优。我们期望 RL-ViGen 能成为该领域的催化剂，并为未来构建适用于真实场景的通用视觉泛化 RL 智能体奠定基础。我们的代码与已实现算法可在 https://gemcollector.github.io/RL-ViGen/ 获取。
引用
@article{arxiv.2307.10224,
title = {RL-ViGen: A Reinforcement Learning Benchmark for Visual Generalization},
author = {Zhecheng Yuan and Sizhe Yang and Pu Hua and Can Chang and Kaizhe Hu and Huazhe Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.10224},
year = {2023}
}