Dec, 2023

领域自适应视觉观察的模仿学习

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TL;DR在这篇论文中，我们考虑了具有视觉观测的领域自适应模仿学习，其中目标领域中的一个代理通过观察源领域中的专家示范来学习执行任务。我们提出了一种新的框架，通过双重特征提取和图像重构从输入观测中提取领域无关的行为特征，以克服视觉观察中跨领域模仿学习中的领域转移问题。实证结果表明，我们的方法优于先前的具有领域转移的视觉观察模仿学习算法。
domain-adaptive imitation learningvisual observationdomain shiftdual feature extractionimage reconstruction
发现论文，激发创造
  • 使用潜在信息进行视觉观察的对抗性模仿学习

    基于视觉观测的模仿学习的研究，在部分可观察环境中，引入了基于状态潜在转换分布的上界来分析学习代理的次优性，并提出了一种名为潜在对抗性观测模仿学的算法，在高维连续机器人任务中表现出与最先进的性能，同时提供显著的计算优势，并可以利用专家视频来提高从像素进行强化学习的效率。

    Sep, 2023

  • 跨域观测下的模仿学习

    本篇研究针对专家行为与训练代理之间的差异，提出了一种基于无配对无对齐的轨迹，以及循环一致性限制的框架，来学习对应关系以解决领域差异的问题，并通过实验证明了该方法的有效性。

    May, 2021

  • 通过领域自适应元学习从观察人类进行单次模仿

    本研究提出了一种使用元学习技术从人类视频中进行一次学习的方法，使机器人能够学习从人类示范中执行任务，无需对人类动作进行特定设计，并且在多种任务上演示了机器人实现的能力。

    Feb, 2018

  • 利用弱配对约束调整深度视觉运动表示

    提出了一种新颖的领域适应方法，将在大型易于获得的源数据集 (例如，合成图像) 上学习的视觉表示适应到目标实际世界领域，不需要昂贵的手工数据注释。作者使用弱对齐图像，结合分布对齐的方式来解决实际和模拟环境差异的问题，并在机器人操作任务上对其进行了评估。

    Nov, 2015

  • 通过上下文翻译从原始视频中学习模仿行为

    本研究提出了一种基于视频预测、上下文转换和深度强化学习的 “观察型模仿学习” 方法，该方法消除了标准模仿学习对于完全相同环境的假设，并能够从一个演示者的视频中学习各种现实世界中的机器人技能，涵盖扫地、铲杏仁、推物品等家庭琐事任务以及模拟中的许多其他任务。

    Jul, 2017

  • 学习有关的内容：使用任务相关嵌入的跨域模仿学习

    本研究提出了一种基于对抗训练的可扩展框架，用于实现基于跨领域演示的自主智能体学习任务的能力，通过学习映射来实现不同领域间的策略转移，解决了其他方法在许多领域方面存在的问题。

    Sep, 2022

  • 领域自适应模仿学习

    介绍了一种领域自适应模仿学习（DAIL）问题的形式化表达，提出了一种两步方法：对齐和适应，通过无监督的 MDP 对齐算法（GAMA）执行对齐步骤并利用对应关系在不需要经过环境交互的情况下在不同领域中实现任务零次模仿。

    Sep, 2019

  • InfoGAIL：来自视觉示范的可解释性模仿学习

    本文提出了一种基于对抗生成模型的模仿学习算法，能够通过无监督学习方法推断出专家示范中隐藏的潜在结构，并可以学习到复杂行为数据可解释且有意义的表示方式，包括图像示范。在驾驶领域中，我们展示了通过人类示范学习的模型能够准确地复现多种行为并能使用原始视觉输入准确地预测人类的行为。相比于其他基线算法，我们的方法能更好地捕捉隐藏在专家示范中的潜在结构，并经常回收到语义上有意义的数据变量。

    Mar, 2017

  • 领域对抗性强化学习

    该研究解决强化学习中的泛化问题，通过领域对抗优化过程实现学习表征的视觉不变性，取得显著的泛化改进效果。

    Feb, 2021

  • 任务和领域跨界学习

    本文提出了一种新的适应性框架，用于跨任务和领域传递知识，通过在一个完全监督域中学习跨任务和领域的知识，使其在只有部分监督域中实现性能增益。实验证明了该框架在两个具有挑战性的任务（即单眼深度估计和语义分割）和四个不同领域（Synthia、Carla、Kitti 和 Cityscapes）中的有效性。

    Apr, 2019