作者 |?李俊成編輯 | 蔣寶尚

本文是對(duì)浙江大學(xué)和加州大學(xué)圣巴巴拉分校合作完成的，被CVPR 2020收錄的論文《Unsupervised Reinforcement Learning of Transferable Meta-Skills for Embodied Navigation》進(jìn)行解讀，相關(guān)工作已經(jīng)開(kāi)源。

論文：https://arxiv.org/abs/1911.07450

論文簡(jiǎn)介：

視覺(jué)導(dǎo)航任務(wù)要求智能體能夠智能地導(dǎo)航到指定的目標(biāo)。當(dāng)前基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法往往需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而構(gòu)建豐富的3D仿真環(huán)境以及提供任務(wù)相關(guān)標(biāo)注是十分昂貴的。本文關(guān)注于在低資源的設(shè)定下完成視覺(jué)導(dǎo)航任務(wù)。本文通過(guò)提出無(wú)監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法來(lái)獲得具有遷移能力的子策略，使得模型能夠快速遷移到視覺(jué)導(dǎo)航任務(wù)。在AI2-THOR環(huán)境中，我們的方法實(shí)現(xiàn)了最佳的性能，進(jìn)一步的實(shí)驗(yàn)分析證明我們的方法學(xué)習(xí)到了一些具備遷移能力的元技能，從而幫助模型實(shí)現(xiàn)更好的泛化。

作者簡(jiǎn)介：

李俊成，浙江大學(xué)2019級(jí)博士，研究方向?yàn)镋mbodied Agent和vison-and-language understanding。兩篇相關(guān)工作分別發(fā)表于ACM MM2019和CVPR2020。

CVPR 2020 系列報(bào)道

相關(guān)報(bào)道：

CVPR 2020接收論文公布：錄用1470篇，接收率“二連降”，僅22% !

論文集：

01. 17篇入選CVPR 2020，騰訊優(yōu)圖 9 篇精選論文詳解

02.?22篇入選，百度 15 篇 CVPR 2020 精選論文詳解

論文解讀：

01. [微軟](méi) 古有照妖鏡，今有換臉識(shí)別機(jī)，微軟 CVPR 2020力作，讓偽造人臉無(wú)處遁形02. [港大] PolarMask：將實(shí)例分割統(tǒng)一到FCN，有望在工業(yè)界大規(guī)模應(yīng)用03. [牛津大學(xué)] RandLA-Net:大場(chǎng)景三維點(diǎn)云語(yǔ)義分割新框架(已開(kāi)源)04. [北大&華為] CIFAR-10上做NAS，僅需單卡半天！華為提出基于進(jìn)化算法和權(quán)值共享CARS模型05. [南京大學(xué)] 化繁為簡(jiǎn)，弱監(jiān)督目標(biāo)定位領(lǐng)域的新SOTA - 偽監(jiān)督目標(biāo)定位方法06. [UC 伯克利] 挑戰(zhàn) 11 種 GAN的圖像真?zhèn)?#xff0c;DeepFake鑒別一點(diǎn)都不難07.?[哈斯特帕大學(xué)]?學(xué)習(xí)一個(gè)宮崎駿畫(huà)風(fēng)的圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換GAN08. [人大&阿德萊德大學(xué)]?看圖說(shuō)話之隨心所欲：細(xì)粒度可控的圖像描述自動(dòng)生成09.[北京大學(xué)]PQ-NET：序列化的三維形狀生成網(wǎng)絡(luò)10. 視覺(jué)-語(yǔ)言導(dǎo)航新篇章：真實(shí)場(chǎng)景下的遠(yuǎn)程物體定位導(dǎo)航任務(wù)11. 室內(nèi)設(shè)計(jì)師失業(yè)？針對(duì)語(yǔ)言描述的自動(dòng)三維場(chǎng)景設(shè)計(jì)算法12. ?深度視覺(jué)推理2.0：組合式目標(biāo)指代理解

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總結(jié)

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