RoboNet: Large-Scale Multi-Robot Learning

[icoxfog417]

一言でいうと

ロボット操作に強化学習を使う際、学習時間が大きな課題となる。そこで、7種類のロボットで記録した1500万のビデオフレームのデータセットを公開。様々なロボットの軌跡データから表現学習(次フレーム予測/過去フレーム予測)を行うことで、Zero/Few shotが可能な転移性能の高いモデルを構築できる。

論文リンク

https://arxiv.org/abs/1910.11215

著者/所属機関

Sudeep Dasari, Frederik Ebert, Stephen Tian, Suraj Nair, Bernadette Bucher, Karl Schmeckpeper, Siddharth Singh, Sergey Levine, Chelsea Finn

• UC Berkeley
• Stanford University
• University of Pennsylvania
• CMU

投稿日付(yyyy/MM/dd)

2019/10/24

概要

新規性・差分

手法

結果

コメント

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データの読み込み/学習のためのフレームワーク。TensorFlowへの読み込みもサポートされている。 https://github.com/SudeepDasari/RoboNet

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解説ブログ https://bair.berkeley.edu/blog/2019/11/26/robo-net/