論文の概要: Agent-Centric Relation Graph for Object Visual Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14422v3
• Date: Mon, 21 Aug 2023 03:13:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 03:25:54.374956
• Title: Agent-Centric Relation Graph for Object Visual Navigation
• Title（参考訳）: オブジェクト視覚ナビゲーションのためのエージェント中心関係グラフ
• Authors: Xiaobo Hu, Youfang Lin, Shuo Wang, Zhihao Wu, Kai Lv
• Abstract要約: 環境の関連性に基づいて視覚表現を学習するためのエージェント・中心関係グラフ(ACRG)を提案する。 ACRGは、オブジェクト間の水平関係とエージェントとオブジェクト間の距離関係という2つの関係からなる、非常に効果的な構造である。 上記のグラフでは、エージェントは環境を認識し、ナビゲーションアクションを出力することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.097165101483284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object visual navigation aims to steer an agent toward a target object based on visual observations. It is highly desirable to reasonably perceive the environment and accurately control the agent. In the navigation task, we introduce an Agent-Centric Relation Graph (ACRG) for learning the visual representation based on the relationships in the environment. ACRG is a highly effective structure that consists of two relationships, i.e., the horizontal relationship among objects and the distance relationship between the agent and objects . On the one hand, we design the Object Horizontal Relationship Graph (OHRG) that stores the relative horizontal location among objects. On the other hand, we propose the Agent-Target Distance Relationship Graph (ATDRG) that enables the agent to perceive the distance between the target and objects. For ATDRG, we utilize image depth to obtain the target distance and imply the vertical location to capture the distance relationship among objects in the vertical direction. With the above graphs, the agent can perceive the environment and output navigation actions. Experimental results in the artificial environment AI2-THOR demonstrate that ACRG significantly outperforms other state-of-the-art methods in unseen testing environments.
• Abstract（参考訳）: object visual navigationは、視覚的な観察に基づいて、ターゲットオブジェクトに向かってエージェントを操ることを目的としている。 環境を合理的に認識し、エージェントを正確に制御することが極めて望ましい。 ナビゲーションタスクでは,環境内の関係に基づいて視覚表現を学習するためのエージェント・中心関係グラフ(ACRG)を導入する。 ACRGは、オブジェクト間の水平関係とエージェントとオブジェクト間の距離関係という2つの関係からなる、非常に効果的な構造である。 一方,オブジェクト間の相対的水平位置を格納するオブジェクト水平関係グラフ(OHRG)を設計する。 一方,エージェント・ターゲット距離関係グラフ (ATDRG) では,エージェントが対象物との距離を知覚できる。 ATDRGでは、画像深度を利用して目標距離と垂直位置を求め、垂直方向の物体間の距離関係を捉える。 上記グラフにより、エージェントは環境を知覚し、ナビゲーションアクションを出力することができる。 人工環境における実験結果 ai2-thor は acrg が未発見のテスト環境において他の最先端手法を大きく上回っていることを証明している。

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