論文の概要: VSGM -- Enhance robot task understanding ability through visual semantic graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08959v1
• Date: Wed, 19 May 2021 07:22:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-20 19:08:33.778292
• Title: VSGM -- Enhance robot task understanding ability through visual semantic graph
• Title（参考訳）: VSGM --ビジュアルセマンティックグラフによるロボットタスク理解機能強化
• Authors: Cheng Yu Tsai and Mu-Chun Su
• Abstract要約: ロボットに視覚的意味論と言語意味論の理解を与えることにより、推論能力が向上すると考えられる。 本稿では,セマンティックグラフを用いて,より優れた視覚的特徴を得る手法であるVSGMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, developing AI for robotics has raised much attention. The interaction of vision and language of robots is particularly difficult. We consider that giving robots an understanding of visual semantics and language semantics will improve inference ability. In this paper, we propose a novel method-VSGM (Visual Semantic Graph Memory), which uses the semantic graph to obtain better visual image features, improve the robot's visual understanding ability. By providing prior knowledge of the robot and detecting the objects in the image, it predicts the correlation between the attributes of the object and the objects and converts them into a graph-based representation; and mapping the object in the image to be a top-down egocentric map. Finally, the important object features of the current task are extracted by Graph Neural Networks. The method proposed in this paper is verified in the ALFRED (Action Learning From Realistic Environments and Directives) dataset. In this dataset, the robot needs to perform daily indoor household tasks following the required language instructions. After the model is added to the VSGM, the task success rate can be improved by 6~10%.
• Abstract（参考訳）: 近年,ロボット工学のためのai開発が注目されている。 ロボットの視覚と言語との相互作用は特に難しい。 視覚意味論と言語意味論をロボットに理解させると推論能力が向上すると考える。 本稿では,このセマンティックグラフを用いて,より優れた視覚的特徴を抽出し,ロボットの視覚的理解能力を向上させる手法であるVSGM(Visual Semantic Graph Memory)を提案する。 ロボットの事前の知識を提供し、画像中のオブジェクトを検出することにより、オブジェクトとオブジェクトの属性の相関を予測し、それらをグラフベースの表現に変換し、画像内のオブジェクトをトップダウンのエゴセントリックマップにマッピングする。 最後に、現在のタスクの重要なオブジェクトの特徴をグラフニューラルネットワークによって抽出する。 本稿では,alfred(action learning from real environment and directives)データセットを用いて,本手法の有効性を検証する。 このデータセットでは、ロボットは必要な言語指示に従って日々の家庭内タスクを実行する必要がある。 モデルがvsgmに追加されると、タスク成功率は6～10%向上する。

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