Gaze on the Prize: Shaping Visual Attention with Return-Guided Contrastive Learning

📄 arXiv: 2510.08442v2 📥 PDF

作者: Andrew Lee, Ian Chuang, Dechen Gao, Kai Fukazawa, Iman Soltani

分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2025-10-09 (更新: 2025-12-12)

备注: Project page: https://andrewcwlee.github.io/gaze-on-the-prize

💡 一句话要点

提出基于回报引导对比学习的视觉注意力机制，提升强化学习样本效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉强化学习 注意力机制 对比学习 回报引导 样本效率

📋 核心要点

  1. 视觉强化学习面临高维图像数据中任务相关像素占比小的问题，导致样本效率低和学习不稳定。
  2. 论文提出“Gaze on the Prize”框架，利用回报差异引导注意力机制，聚焦于区分成功与失败的关键特征。
  3. 实验表明，该方法在样本效率上提升显著，并能解决基线算法无法解决的复杂任务，无需修改底层算法。

📝 摘要（中文）

视觉强化学习（RL）智能体必须基于高维图像数据学习行动策略，但只有一小部分像素与任务相关。这导致智能体在不相关特征上浪费探索和计算资源，造成样本效率低下和学习不稳定。受人类视觉注视的启发，我们引入了“Gaze on the Prize”框架。该框架通过一个可学习的注视注意力机制（Gaze）增强视觉RL，该机制由来自智能体追求更高回报经验的自监督信号（the Prize）引导。我们的关键见解是，回报差异揭示了最重要的信息：如果两个相似的表征产生不同的结果，那么它们之间的区别特征很可能与任务相关，注视应该相应地关注它们。这是通过回报引导的对比学习实现的，该学习训练注意力机制以区分与成功和失败相关的特征。我们根据回报差异将相似的视觉表征分组为正例和负例，并使用生成的标签构建对比三元组。这些三元组提供了训练信号，使注意力机制能够为与不同结果相关的状态生成可区分的表征。我们的方法在样本效率方面提高了高达2.52倍，并且可以解决ManiSkill3基准测试中的具有挑战性的任务，而基线算法无法学习，且无需修改底层算法或超参数。

🔬 方法详解

问题定义：视觉强化学习智能体在处理高维图像输入时，面临着大量无关像素的干扰。现有方法通常平等地处理所有像素，导致智能体浪费计算资源和探索时间在不相关的特征上，从而降低了样本效率，使得学习过程不稳定，难以收敛到最优策略。

核心思路：论文的核心思想是模仿人类的视觉注视机制，让智能体能够自动地关注图像中与任务最相关的区域。通过分析智能体在不同状态下获得的回报差异，可以推断出哪些特征对于成功至关重要。因此，论文利用回报差异来引导注意力机制，使其能够区分与成功和失败相关的特征。

技术框架：该框架主要包含一个视觉强化学习智能体和一个可学习的注视注意力机制（Gaze）。智能体与环境交互，收集经验数据。Gaze模块接收智能体的视觉输入，并生成一个注意力权重图，用于突出显示图像中重要的区域。然后，智能体基于加权后的视觉输入进行决策。Gaze模块通过回报引导的对比学习进行训练，以区分与不同结果相关的状态。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了回报引导的对比学习方法，用于训练视觉注意力机制。与传统的注意力机制不同，该方法不依赖于人工标注或预训练模型，而是利用智能体自身的经验数据来学习。通过对比学习，Gaze模块能够学习到区分成功和失败的关键特征，从而提高智能体的样本效率和学习能力。

关键设计：论文使用对比三元组损失函数来训练Gaze模块。三元组由一个锚点样本、一个正例样本和一个负例样本组成。锚点样本和正例样本是具有相似视觉表征但产生不同回报的状态。负例样本是与锚点样本具有不同视觉表征的状态。损失函数的目标是使锚点样本和正例样本之间的距离小于锚点样本和负例样本之间的距离。Gaze模块的网络结构可以根据具体的任务进行选择，例如可以使用卷积神经网络或Transformer。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在ManiSkill3基准测试中取得了显著的性能提升。在样本效率方面，该方法比基线算法提高了高达2.52倍。此外，该方法还能够解决基线算法无法解决的具有挑战性的任务，例如需要精确操作的任务。这些结果表明，该方法能够有效地引导智能体关注关键视觉信息，从而提高学习效率和性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要从高维视觉输入中学习的强化学习任务，例如机器人操作、自动驾驶、游戏AI等。通过引导智能体关注关键视觉信息，可以显著提高学习效率和性能，降低对大量训练数据的依赖，并使智能体能够更好地适应复杂和动态的环境。

📄 摘要（原文）

Visual Reinforcement Learning (RL) agents must learn to act based on high-dimensional image data where only a small fraction of the pixels is task-relevant. This forces agents to waste exploration and computational resources on irrelevant features, leading to sample-inefficient and unstable learning. To address this, inspired by human visual foveation, we introduce Gaze on the Prize. This framework augments visual RL with a learnable foveal attention mechanism (Gaze), guided by a self-supervised signal derived from the agent's experience pursuing higher returns (the Prize). Our key insight is that return differences reveal what matters most: If two similar representations produce different outcomes, their distinguishing features are likely task-relevant, and the gaze should focus on them accordingly. This is realized through return-guided contrastive learning that trains the attention to distinguish between the features relevant to success and failure. We group similar visual representations into positives and negatives based on their return differences and use the resulting labels to construct contrastive triplets. These triplets provide the training signal that teaches the attention mechanism to produce distinguishable representations for states associated with different outcomes. Our method achieves up to 2.52x improvement in sample efficiency and can solve challenging tasks from the ManiSkill3 benchmark that the baseline fails to learn, without modifying the underlying algorithm or hyperparameters.