論文の概要: LEMMA: A Multi-view Dataset for Learning Multi-agent Multi-task Activities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15781v1
• Date: Fri, 31 Jul 2020 00:13:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 06:39:35.925416
• Title: LEMMA: A Multi-view Dataset for Learning Multi-agent Multi-task Activities
• Title（参考訳）: lemma:マルチエージェントマルチタスクアクティビティを学習するためのマルチビューデータセット
• Authors: Baoxiong Jia, Yixin Chen, Siyuan Huang, Yixin Zhu, Song-chun Zhu
• Abstract要約: LEMMAデータセットを導入し、細心の注意深い設定で、行方不明な次元に対処するための単一の家を提供する。 我々は、人間と物体の相互作用による原子間相互作用を密に注釈し、日常の活動の構成性、スケジューリング、割り当ての土台として提供する。 この取り組みにより、マシンビジョンコミュニティは、目標指向の人間活動を調べ、現実世界におけるタスクのスケジューリングと割り当てをさらに研究できることを期待します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 119.88381048477854
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding and interpreting human actions is a long-standing challenge and a critical indicator of perception in artificial intelligence. However, a few imperative components of daily human activities are largely missed in prior literature, including the goal-directed actions, concurrent multi-tasks, and collaborations among multi-agents. We introduce the LEMMA dataset to provide a single home to address these missing dimensions with meticulously designed settings, wherein the number of tasks and agents varies to highlight different learning objectives. We densely annotate the atomic-actions with human-object interactions to provide ground-truths of the compositionality, scheduling, and assignment of daily activities. We further devise challenging compositional action recognition and action/task anticipation benchmarks with baseline models to measure the capability of compositional action understanding and temporal reasoning. We hope this effort would drive the machine vision community to examine goal-directed human activities and further study the task scheduling and assignment in the real world.
• Abstract（参考訳）: 人間の行動を理解し解釈することは長年の挑戦であり、人工知能における知覚の重要な指標である。 しかし、ゴール指向アクション、同時マルチタスク、マルチエージェント間のコラボレーションなど、日常的な活動の衝動的な要素は、これまでの文献ではほとんど失われている。 補題データセットを導入して,これらの欠落した次元に対して,細心の注意を払って設計した設定で対処するための単一のホームを提供し,異なる学習目標を強調するためにタスクやエージェントの数が異なる。 我々は、人間と物体の相互作用による原子間相互作用を密に注釈し、日常の活動の構成性、スケジューリング、割り当ての土台として提供する。 さらに,合成行動認識と行動/タスク予測ベンチマークをベースラインモデルで作成し,構成行動理解と時間的推論の能力を測定する。 この取り組みにより、マシンビジョンコミュニティは、目標指向の人間活動を調べ、現実世界におけるタスクのスケジューリングと割り当てをさらに研究できることを期待します。

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