論文の概要: Learning Goals from Failure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15657v2
• Date: Sun, 13 Dec 2020 01:44:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 02:50:52.000372
• Title: Learning Goals from Failure
• Title（参考訳）: 失敗から目標を学ぶ
• Authors: Dave Epstein and Carl Vondrick
• Abstract要約: ビデオにおける観察可能な人間の行動の背景にある目標を予測する枠組みを導入する。 発達心理学のエビデンスに触発され、意図しない行動のビデオを利用して、直接の監督なしにゴールの映像表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.071336708348472
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a framework that predicts the goals behind observable human action in video. Motivated by evidence in developmental psychology, we leverage video of unintentional action to learn video representations of goals without direct supervision. Our approach models videos as contextual trajectories that represent both low-level motion and high-level action features. Experiments and visualizations show our trained model is able to predict the underlying goals in video of unintentional action. We also propose a method to "automatically correct" unintentional action by leveraging gradient signals of our model to adjust latent trajectories. Although the model is trained with minimal supervision, it is competitive with or outperforms baselines trained on large (supervised) datasets of successfully executed goals, showing that observing unintentional action is crucial to learning about goals in video. Project page: https://aha.cs.columbia.edu/
• Abstract（参考訳）: ビデオで観察可能なヒューマンアクションの背後にある目標を予測するフレームワークを紹介する。 発達心理学の証拠に動機づけられ,意図しない行動の映像を利用して,直接の監督なしに目標の映像表現を学ぶ。 我々のアプローチは、低レベル動作と高レベル動作の両方を表す文脈軌跡として動画をモデル化する。 実験と可視化は、トレーニングされたモデルが意図しないアクションのビデオで基礎となる目標を予測できることを示しています。 また, 本モデルの勾配信号を利用して潜在軌跡を調整し, 意図しない動作を「自動的修正」する手法を提案する。 モデルは最小限の監督で訓練されているが、成功した目標の大規模(教師あり)データセットでトレーニングされたベースラインと競合し、意図しない行動の観察がビデオで目標を学ぶ上で重要であることを示している。 プロジェクトページ: https://aha.cs.columbia.edu/

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