論文の概要: Learning Continuous Environment Fields via Implicit Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13997v1
• Date: Sat, 27 Nov 2021 22:36:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-30 17:10:39.289969
• Title: Learning Continuous Environment Fields via Implicit Functions
• Title（参考訳）: 暗黙関数による連続環境場学習
• Authors: Xueting Li, Shalini De Mello, Xiaolong Wang, Ming-Hsuan Yang, Jan Kautz, Sifei Liu
• Abstract要約: 本研究では,到達距離(シーン内の任意の位置から目標までの距離)を,実現可能な軌道に沿って符号化する新しいシーン表現を提案する。 本研究では,2次元迷路や屋内3次元シーンにおけるエージェントの動的挙動を直接導出できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 144.4913852552954
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel scene representation that encodes reaching distance -- the distance between any position in the scene to a goal along a feasible trajectory. We demonstrate that this environment field representation can directly guide the dynamic behaviors of agents in 2D mazes or 3D indoor scenes. Our environment field is a continuous representation and learned via a neural implicit function using discretely sampled training data. We showcase its application for agent navigation in 2D mazes, and human trajectory prediction in 3D indoor environments. To produce physically plausible and natural trajectories for humans, we additionally learn a generative model that predicts regions where humans commonly appear, and enforce the environment field to be defined within such regions. Extensive experiments demonstrate that the proposed method can generate both feasible and plausible trajectories efficiently and accurately.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,到達距離(シーン内の任意の位置から目標までの距離)を,実現可能な軌道に沿って符号化する新しいシーン表現を提案する。 本研究では,2次元迷路や室内3次元シーンにおけるエージェントの動的挙動を直接導出できることを実証する。 我々の環境分野は連続的な表現であり、個別にサンプル化したトレーニングデータを用いてニューラル暗黙関数を通して学習する。 2次元迷路におけるエージェントナビゲーションおよび3次元室内環境における人間の軌道予測への応用について紹介する。 人間にとって物理的に有理で自然な軌道を生成するために、人間の出現する領域を予測する生成モデルを学び、その領域内で環境領域を定義することを強制する。 広範な実験により,提案手法が効率的に高精度に実現可能な軌道を生成できることが実証された。

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