Dec, 2023
具有通用性的视觉增强学习与分割模型
Generalizable Visual Reinforcement Learning with Segment Anything Model
Ziyu Wang, Yanjie Ze, Yifei Sun, Zhecheng Yuan, Huazhe Xu
TL;DRSAM-G 通过利用 Segment Anything Model (SAM) 的分割能力,结合 DINOv2 和 SAM 的图像特征,为视觉强化学习代理提供高质量的遮罩图像,显著改善了视觉泛化能力,并在 DMControl 和 Adroit 任务中相对于现有方法分别实现了 44% 和 29% 的改进。