下一步看哪里：基于360°输入的无监督主动视觉探索
计算机视觉与模式识别
2019-12-02 v2 人工智能
机器学习
机器人学
摘要
我们解决了大范围360°输入的主动视觉探索问题。在我们的设定中，一个具有有限相机带宽的主动智能体通过在不连续的离散时间步改变其观察方向来探索其360°环境。因此，它将世界观察为一系列窄视场的“瞥见”，并自行决定下一步看哪里。我们提出的方法显著超越了以往工作的性能，且无需深度强化学习或训练独立的侧手网络。我们系统的关键组成部分是空间记忆图，它使系统能够感知这些瞥见在360°图像中的朝向（位置）。此外，我们强调了在智能体传感器带宽和时间步有限的情况下类视网膜瞥见的优势。最后，我们使用训练好的模型，仅利用瞥见中观察到的信息对整个场景进行分类。
引用
@article{arxiv.1909.10304,
title = {Where to Look Next: Unsupervised Active Visual Exploration on 360{\deg} Input},
author = {Soroush Seifi and Tinne Tuytelaars},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.10304},
year = {2019}
}
备注
Oral Presentation and best Paper Award at 360 Perception and Interaction Workshop at ICCV 2019