EgoPet：从动物视角采集的自主运动与交互数据
机器人学
2024-04-16 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
动物感知世界以规划其行动，并与其他智能体交互以完成复杂任务，展现出 AI 系统仍无法匹敌的能力。为了推进我们的理解并缩小动物与 AI 系统之间的能力差距，我们引入了一个宠物自主运动图像数据集，其中包含自主运动与多智能体交互同时发生的多样化样本。目前的视频数据集分别包含自主运动和交互的样本，但很少同时包含两者。此外，EgoPet 提供了与现有的人类或车辆以自我为中心的数据集截然不同的视角。我们定义了两个捕捉动物行为的域内基准任务，以及第三个基准来评估 EgoPet 作为机器人四足动物行走的预训练资源的效用，结果表明基于 EgoPet 训练的模型优于基于以往数据集训练的模型。
关键词
引用
@article{arxiv.2404.09991,
title = {EgoPet: Egomotion and Interaction Data from an Animal's Perspective},
author = {Amir Bar and Arya Bakhtiar and Danny Tran and Antonio Loquercio and Jathushan Rajasegaran and Yann LeCun and Amir Globerson and Trevor Darrell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.09991},
year = {2024}
}
备注
https://www.amirbar.net/egopet