embodied interactive learningのとして，Semantic Curiosityという新しいアイデアを提案した点が新しい．報酬を与える時にRLポリシーをがんばって学習する必要がなく，単純に「出力結果が一貫していないこと」にのみ注目しているので大量のラベル付きサンプルが必要というわけではなくなる．

Active Neural SLAMなどの既存手法と比較して，Semantic Curiosityを利用して収集したデータで学習させることでobject detectionの精度が向上．

object detectionだけでなく，ほかのタスクにも使えそうなアイデア．consistencyに注目したシンプルかつ新鮮なアイデアで，個人的にはとても好みです． project page: https://www.cs.cmu.edu/~dchaplot/projects/SemanticCuriosity.html