Self-Supervised Online Learning of Basic Object Push Affordances

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Online Learning of. Basic Object Push Affordances. Regular Paper. Barry Ridge1*, Aleš Leonardis2,3, Aleš Ude1, Miha Deniša1 and Danijel Skočaj2.
International Journal of Advanced Robotic Systems

ARTICLE

Self-Supervised Online Learning of Basic Object Push Affordances Regular Paper

Barry Ridge1*, Aleš Leonardis2,3, Aleš Ude1, Miha Deniša1 and Danijel Skočaj2 1 Humanoid and Cognitive Robotics Lab, Department for Automation, Biocybernetics and Robotics, Jožef Stefan Institute, Slovenia 2 Faculty of Computer and Information Science, University of Ljubljana, Slovenia 3 School of Computer Science, University of Birmingham, UK * Corresponding author(s) E-mail: [email protected] Received 24 January 2013; Accepted 20 October 2014 DOI: 10.5772/59654 © 2015 The Author(s). Licensee InTech. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/3.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

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Int J Adv Robot Syst, 2015, 12:24 | doi: 10.5772/59654

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Barry Ridge, Aleš Leonardis, Aleš Ude, Miha Deniša and Danijel Skočaj: Self-Supervised Online Learning of Basic Object Push Affordances

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Barry Ridge, Aleš Leonardis, Aleš Ude, Miha Deniša and Danijel Skočaj: Self-Supervised Online Learning of Basic Object Push Affordances

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Int J Adv Robot Syst, 2015, 12:24 | doi: 10.5772/59654

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Int J Adv Robot Syst, 2015, 12:24 | doi: 10.5772/59654

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Int J Adv Robot Syst, 2015, 12:24 | doi: 10.5772/59654

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Int J Adv Robot Syst, 2015, 12:24 | doi: 10.5772/59654

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0

Ground Truth Classification Accuracy %

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90 80 70 SSLVQ SSLVQ (FRC)

GLVQ GRLVQ

SRNG

50 0

10

20

30

40

50

60 70 80 Samples

90

0.5

0

GRLVQ

SRNG

SSSOM (FRC)

SSLVQ (FRC)

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Supervised Vs. Self−Supervised Class Prediction 100

SSSOM SSSOM (FRC)

Supervised Vs. SelfSupervised Input Feature Relevance 1 Relevance

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60

0.5

100 110 120 130 140

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Supervised Vs. Self−Supervised Input Feature Relevance Relevance

1

0.5

0

GRLVQ

SRNG

SSSOM (FRC)

SSLVQ (FRC)

Ground Truth Classification Accuracy %

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 Supervised Vs. Self−Supervised Class Prediction

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100 90 80 70

 SSSOM SSSOM (FRC)

60

SSLVQ SSLVQ (FRC)

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10

20

30

40

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90

100 110 120 130 140

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Barry Ridge, Aleš Leonardis, Aleš Ude, Miha Deniša and Danijel Skočaj: Self-Supervised Online Learning of Basic Object Push Affordances

13

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Int J Adv Robot Syst, 2015, 12:24 | doi: 10.5772/59654

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SelfSupervised Output Feature Relevance 1 Relevance

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Shape: Motion:

0.5

0

Supervised Vs. SelfSupervised Input Feature Relevance 1 Relevance

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ǻŒǯ

0.5

0

GRLVQ

SRNG

SSSOM (FRC)

SSLVQ (FRC)

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Barry Ridge, Aleš Leonardis, Aleš Ude, Miha Deniša and Danijel Skočaj: Self-Supervised Online Learning of Basic Object Push Affordances

15

Class Cluster/Ground Truth Accuracy %

Ž¡Š–™•Žǰȱ ‘Ž—ȱ‘ŽȱŠ›”ȱ‹Š••ȱ’œȱ•Žȱ˜žǰȱ‘Ž›ŽȱŠ›Žȱŗŗśȱ˜Š• ›Š’—’—ȱœŠ–™•ŽœǰȱŘŘȱ˜ȱ ‘’Œ‘ȱŠ›Žȱ›˜••’—ȱœŠ–™•ŽœǰȱŠ—ȱ˜—•¢ Ž’‘ȱ ˜ȱ  ‘’Œ‘ȱ Š›Žȱ œŠ–™•Žœȱ ˜ȱ ›Ž•Š’ŸŽ•¢ȱ Š••ȱ ‹Š••Ȭœ‘Š™Ž ›˜••’—ȱ˜‹“ŽŒœǯȱ¢ȱŒ˜–™Š›’œ˜—ǰȱ ‘Ž—ȱ‘Žȱœ–Š••ȱ˜˜‹Š••ȱ’œ •Žȱ˜žǰȱ‘Ž›ŽȱŠ›ŽȱŗŘŖȱ˜Š•ȱ›Š’—’—ȱœŠ–™•ŽœǰȱŘŝȱ˜ȱ ‘’Œ‘ȱŠ›Ž ›˜••’—ȱœŠ–™•ŽœȱŠ—ȱŗşȱ˜ȱ ‘’Œ‘ȱŠ›ŽȱœŠ–™•Žœȱ˜ȱ›Ž•Š’ŸŽ•¢ Š••ȱ›˜••’—ȱ‹Š••œǯȱ’‘˜žȱŠŽšžŠŽȱ—ž–‹Ž›œȱ˜ȱœŠ–™•Žœȱ˜ Š••ȱ ›˜••’—ȱ ‹Š••œȱ ’—ȱ ‘Žȱ ›Š’—’—ȱ œŽǰȱ ‘Žȱ œŽ•Ȭœž™Ž›Ÿ’œŽ •ŽŠ›—Ž›ȱœ›ž•Žœȱ ‘Ž—ȱ’ȱŽ—Œ˜ž—Ž›œȱ‘Ž–ȱŠœȱ—˜ŸŽ•ȱœŠ–™•Žœ ’—ȱ‘ŽȱŽœȱœŽǯ

Self−Supervised Class Discovery 100 90 80

Supervised Vs. Self−Supervised Class Prediction 100 90 80 70 60 50 SSSOM SSSOM (FRC)

40

SSLVQ SSLVQ (FRC)

GLVQ GRLVQ

SRNG

30 0

1119

2238

3357

4476

5595

Samples

Self−Supervised Specific Object Prediction 100 90 80 70 60 50 40

Handball Football Dark Ball Light Ball

30 20 10

Biscuit Box Coffee Box Solution Box Mallow Box

Cookie Pack Book

0 0

70

1119

2238

3357

4476

5595

Samples

60 50 SSSOM SSSOM (FRC)

40

SSLVQ SSLVQ (FRC)

30 0

1119

2238

3357

4476

’ž›ŽȱŗşǯȱŽŠ—ȱŒ•Šœœȱ’œŒ˜ŸŽ›¢ȱ›Žœž•œȱ˜›ȱ‘Žȱ‘’›ȱœŠŽȱ˜ȱȱǻŒǯ ŽŒ’˜—ȱ ŚǯŗǼȱ ›ž—ȱ ˜ŸŽ›ȱ śŖȱ ›Š’—’—ȱ Ž™˜Œ‘œȱ ’—ȱ ‘Žȱ  ȬȦ ’—ŽŒ Ž¡™Ž›’–Ž—ȱŠœȱŽœŒ›’‹Žȱ’—ȱŽŒ’˜—ȱŚǯř

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’ž›ŽȱŘŖǯȱŽŠ—ȱŒ•Šœœȱ™›Ž’Œ’˜—ȱ›Žœž•œȱ˜›ȱŠ••ȱ•ŽŠ›—Ž›œȱǻž™™Ž›ȱ›Š™‘Ǽȱǭȱ˜› ȱǻǼȱ ’‘ȱœ™ŽŒ’’ŒȱŽœȱ˜‹“ŽŒœȱǻ•˜ Ž›ȱ›Š™‘Ǽȱ˜›ȱ‘Žȱ‘’›ȱœŠŽȱ˜ ȱǻŒǯȱŽŒ’˜—ȱŚǯŗǼȱ›ž—ȱ˜ŸŽ›ȱ›Š’—’—ȱśŖȱŽ™˜Œ‘œȱ’—ȱ‘Žȱ  ȬȦ

’—ŽŒȱŽ¡™Ž›’–Ž—ȱǻŒǯȱŽŒ’˜—ȱŚǯřǼ

5595

Samples

16

Ground Truth Classification Accuracy %

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Ground Truth Classification Accuracy %

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Int J Adv Robot Syst, 2015, 12:24 | doi: 10.5772/59654

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