Jul, 2018
家庭机器人学习：提高泛化性能和减少数据集偏差
Robot Learning in Homes: Improving Generalization and Reducing Dataset Bias
Abhinav Gupta, Adithyavairavan Murali, Dhiraj Gandhi, Lerrel Pinto
TL;DR研究表明，大多数基于数据驱动的机器人任务都是在实验室环境中收集的大规模数据集上进行训练的，该论文提出了在人们的家庭环境中使用低成本机器人手动搬运收集数据的方法，并开发了一种框架来处理数据中的噪音标签。该模型在采集了 28,000 次抓取数据并针对不同环境条件进行物理性能测试后，相较于实验室收集的数据，展现了明显的 43.7% 的改善，该模型还比其他模型表现 10% 更好。