具身视觉探索的探究
计算机视觉与模式识别
2020-08-24 v2 人工智能
摘要
具身计算机视觉研究机器人在新颖、非结构化环境中的感知。其中尤为重要的是具身视觉探索问题：配备摄像头的机器人如何探查新环境？尽管迄今已取得进展，许多与该问题相关的基本问题仍待解答：（i）智能体很好地探索其环境意味着什么？（ii）哪些方法表现良好，在何种假设与环境设定下？（iii）当前方法在何处存在不足，未来工作可能在何处寻求改进？为寻求这些问题的答案，我们首先提出一种现有视觉探索算法的分类法，并创建一个基准测试它们的标准框架。随后，我们使用所提框架，借助两个照片级真实感模拟3D环境、一种最先进的探索架构以及多样的评估指标，对四种最先进范式进行了透彻的实证研究。我们的实验结果提供了见解，并为未来视觉探索工作建议了新的性能度量与基线。代码、模型与数据公开可用：https://github.com/facebookresearch/exploring_exploration
引用
@article{arxiv.2001.02192,
title = {An Exploration of Embodied Visual Exploration},
author = {Santhosh K. Ramakrishnan and Dinesh Jayaraman and Kristen Grauman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.02192},
year = {2020}
}
备注
30 main + 21 appendix pages, 23 figures