ポリシー適応による質問オブジェクト位置決めのための移転可能報酬の学習【JST・京大機械翻訳】

Li Tingfeng; Han Shaobo; Min Martin Renqiang; Metaxas Dimitris N.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220373838645 整理番号：22P0295015

ポリシー適応による質問オブジェクト位置決めのための移転可能報酬の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Transferable Reward for Query Object Localization with Policy Adaptation

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発行年： 2022年02月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

著者らは,エージェントが小さな模範セットによって指定される対象のオブジェクトを局所化するために訓練される,クエリオブジェクト位置決めに対する強化学習ベースのアプローチを提案する。著者らは,順序メトリック学習によって典型的集合を用いて定式化した移動可能報酬信号を学習した。提案手法は,報酬信号が容易に利用できない新しい環境に対する試験時間ポリシー適応を可能にし,注釈付き画像に限定される微調整アプローチを凌駕する。さらに,移動可能な報酬は,訓練されたエージェントを1つの特定のクラスから別のクラスに再精製することを可能にする。崩壊MNIST,CU-Bird,およびCOCOデータセットに関する実験は,著者らのアプローチの有効性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 人工知能

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