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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 879 - 882 (4page)
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We propose a new method of using topological memory in visual navigation problem. In our method, an agent builds a topological map during the navigation and simultaneously reasoning on the built map. The proposed method can efficiently use the elements of the graph memory using GCN and Transformer network. We evaluated our method on the visual target navigation problem which need some exploration strategies. The agent is trained using Deep Reinforcement Learning in photo-realistic Habitat simulator with Matterport 3d dataset. Using much smaller memory than the baseline, our method achieved competitive performance in visual target navigation problem.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. TASK SETUP
3. METHOD
4. EXPERIMENT
5. CONCLUSION
REFERENCES
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