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梓光莉番号张筱雨人体艺术阳光 机器人懂点「常识」后,找东西方便多了:CMU打造新型语义导航AI机器人

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训练的核心目的,是让系统基于对语义的「理解」来确定目标物体的最优位置,换而言之,就是让机器人“ 学点常识”。 机器人在训练过程中,可以专注地去理解目标物体与房间布局

  • 训练的核心目的,是让系统基于对语义的「理解」来确定目标物体的最优位置,换而言之,就是让机器人“ 学点常识”。

    机器人在训练过程中,可以专注地去理解目标物体与房间布局的关系,而非不停地进行路径规划。

    例如,让智(zhi)能(zhang)机器人去客厅拿个遥控器,结果看到机器人在厨房翻箱倒柜…

    通过了解物体之间的差异、从而了解房间布局,系统就会逐渐理解房间与物体的联系。

    这其中最关键的一个步骤,在于 构造语义地图。

    而从下图可见,语义好奇心明显发现了更多其他策略无法发现的物体,这对于检测目标是非常有效的。

    这款机器人能利用AI判断家中最可能找到目标物体的地点,从而尽快找到它。

    如下图所示,策略的实现被分成了三步:学习、训练、测试。

    例如,让机器人去拿放在「植物」旁边的遥控器,机器人几乎立即检测出了「植物」盆栽所在的位置,从而检测到遥控器的存在。

    采用半监督学习的方式,使用一种名为 semantic curiosity(语义好奇心)的奖励机制对系统进行训练。

    这说明它在进行目标检测时,能更专注于所需要探测的物体。

    让机器人「学点常识」

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    好消息是,这个问题现在被CMU解决了。

    不过梓光莉番号张筱雨人体艺术阳光,这会出现一种情况梓光莉番号张筱雨人体艺术阳光,如果目标物体在不同的帧上被预测的标签不同梓光莉番号张筱雨人体艺术阳光,那么语义图中对应这个物体的多个通道都会是1。

    量子位 报道 | 公众号 QbitAI

    训练出的机器人梓光莉番号张筱雨人体艺术阳光,在人机交互方向上变得更加容易操控。

    于是梓光莉番号张筱雨人体艺术阳光,相比于用更多的样本对系统进行训练梓光莉番号张筱雨人体艺术阳光,这次研究者们换了一种思路:

    实验结果

    有了语义地图梓光莉番号张筱雨人体艺术阳光,机器人在移动时也能准确地对3D空间进行目标预测了。

    举个例子梓光莉番号张筱雨人体艺术阳光,通过理解冰箱和洗手间的差异梓光莉番号张筱雨人体艺术阳光,机器人就能搞懂目标物体和房间布局的关系梓光莉番号张筱雨人体艺术阳光,并计算出最容易找到某个物体的房间。(就像沙发通常会在客厅、而不是在洗手间)

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    相比于人类潜意识中形成的 常识梓光莉番号张筱雨人体艺术阳光,机器人往往有点“死脑筋”梓光莉番号张筱雨人体艺术阳光,它们更倾向于去记住目标物体的 位置。

    项目链接:

    一起来看看实现的过程。

    采用Mask RCNN训练探索策略

    举个例子,通过理解冰箱和洗手间的差异,机器人就能搞懂目标物体和房间布局的关系,并计算出最容易找到某个物体的房间。(就像沙发通常会在客厅、而不是在洗手间)

    量子位 QbitAI · 头条号签约作者

    在最终的训练结果中,语义好奇心拿到了最高的39.96分。

    论文定义了语义好奇心累计奖励 (cumulative semantic curiosity reward),指占语义地图中所有元素总和的比例。

    而语义好奇心奖励机制,则采用强化学习的方式,目的是使这个比例最大化。

    而Depth架构,则被用于计算点云,其中的每个点,都会在Mask RCNN的预测结果基础上与语义标签进行关联。

    https://arxiv.org/pdf/2006.09367.pdf

    论文链接:

    传送门:

    https://devendrachaplot.github.io/projects/SemanticCuriosity

    Devendra Singh Chaplot,在卡内基梅隆大学(CMU)读博,主要研究深度强化学习、以及其在机器人和自然语言处理方向上的应用。

    项目已被ECCV 2020收录,并获得了居住地目标导航挑战赛的第一名。

    CMU研究团队打造出了一款拥有人类「常识」的导航机器人,让找东西变得更方便。

    其中,RGB图像会通过Mask RCNN网络,用于获得目标分割预测。

    原标题:机器人懂点「常识」后,找东西方便多了:CMU打造新型语义导航AI机器人

    — 完—

    这个方法,使得人与机器人之间的交互也变得更加容易实现。

    构造「有魔法的」地图

    每一个通道用于表示一种物体类别,原本2D的地图就会转变成一个3D的语义地图。

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    վ'ᴗ' ի 追踪AI技术和产品新动态

    例如,让机器人去拿放在「植物」旁边的遥控器,机器人几乎立即检测出了「植物」盆栽所在的位置,从而检测到遥控器的存在。

    本文系网易新闻•网易号特色内容激励计划签约账号【量子位】原创内容,未经账号授权,禁止随意转载。

    萧箫 发自 凹非寺

    例如,在各种方法下,即使探索区域不及倒数第二和第三种方法,但语义好奇心仍然检测出了相当的目标数量。

    最后,基于几何计算,会在空间中会生成一个三维立体图。

    事实证明,这种方法非常有效。

    首先,采用Mask RCNN对图像从上至下进行目标预测,用于训练探索策略,后者负责生成目标检测和场景分割所需的训练数据。

    从下图可见,图像被处理成RGB和Depth两种模式。

    作者介绍

    如下图,不同的时间,系统预测的目标标签可能并不一样,有时候是床,有时候则变成了沙发。

    「语义好奇心」奖励机制

    一旦确定了物体最可能出现的地方,机器人就能通过导航,直接去往预计的位置,并快速检测到目标物体的存在,这个过程被称之为 探索策略(exploration policy)。

    想让机器人 像人一样思考,似乎一直是个难题。

    这就出现了 语义好奇心的策略。

    但物体所处的场景往往非常复杂,而且彼此间差异很大 (正所谓每个人的家,乱得各有章法),如果单纯以大量不同场景对系统进行训练,模型 泛化能力都不太好。

    事实上,以往大部分采用机器学习训练的语义导航机器人,找东西的效果都不太好。

    对训练数据进行标记后,数据会被用于微调和评估目标检测及场景分割的效果。

    在一系列宽松政策的带动下,今年上半年房企融资额超过预期。虽然短期境外发债遇阻,但是境内债市活跃,整体融资利率水平走低。房企在加速销售回款的同时,无论大小额度、长短期,还是境内外、成本高低,增加一切手段进行融资。

    本文系投稿稿件,来源周天财经,版权归原出处所有。

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发表时间:2020-07-25 | 评论 () | 复制本页地址 | 打印

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