論文の概要: Embodied Navigation at the Art Gallery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09069v1
• Date: Tue, 19 Apr 2022 18:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-21 15:12:16.852124
• Title: Embodied Navigation at the Art Gallery
• Title（参考訳）: アートギャラリーにおける身体的ナビゲーション
• Authors: Roberto Bigazzi, Federico Landi, Silvia Cascianelli, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi and Rita Cucchiara
• Abstract要約: 私たちは、ユニークな特徴を持つ新しい3D空間を構築、リリースしています。 既存の3Dシーンと比較すると、収集された空間は増幅され、視覚的特徴に富み、非常に少ない占有情報を提供する。 この新しいスペース内で、PointGoalナビゲーションのための新しいベンチマークを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.52107532692226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Embodied agents, trained to explore and navigate indoor photorealistic environments, have achieved impressive results on standard datasets and benchmarks. So far, experiments and evaluations have involved domestic and working scenes like offices, flats, and houses. In this paper, we build and release a new 3D space with unique characteristics: the one of a complete art museum. We name this environment ArtGallery3D (AG3D). Compared with existing 3D scenes, the collected space is ampler, richer in visual features, and provides very sparse occupancy information. This feature is challenging for occupancy-based agents which are usually trained in crowded domestic environments with plenty of occupancy information. Additionally, we annotate the coordinates of the main points of interest inside the museum, such as paintings, statues, and other items. Thanks to this manual process, we deliver a new benchmark for PointGoal navigation inside this new space. Trajectories in this dataset are far more complex and lengthy than existing ground-truth paths for navigation in Gibson and Matterport3D. We carry on extensive experimental evaluation using our new space for evaluation and prove that existing methods hardly adapt to this scenario. As such, we believe that the availability of this 3D model will foster future research and help improve existing solutions.
• Abstract（参考訳）: 屋内のフォトリアリスティック環境を探索し、ナビゲートする訓練を受けたエージェントは、標準データセットとベンチマークで印象的な結果を得た。 これまでのところ、実験や評価はオフィスやアパート、家など、国内や職場の場面で行われている。 本稿では,ユニークな特徴を持つ新しい3d空間,すなわち美術館の1つを構築して公開する。 この環境をArtGallery3D(AG3D)と呼ぶ。 既存の3Dシーンと比較すると、収集された空間は増幅され、視覚的特徴に富み、非常に少ない占有情報を提供する。 この機能は、多くの占有情報を持つ密集した家庭環境で訓練される、占有者ベースのエージェントにとって困難である。 また,美術館内の絵画や彫像など,主要な関心点の座標について注釈を付ける。 この手動のプロセスのおかげで、新しいスペース内でPointGoalナビゲーションの新しいベンチマークを提供します。 このデータセットの軌道は、ギブソンとマターポート3Dの既存の航法路よりもはるかに複雑で長い。 我々は,新しい空間を用いた広範囲な実験評価を行い,このシナリオに既存手法が適用できないことを証明する。 したがって、この3Dモデルが利用可能になることにより、将来の研究が促進され、既存のソリューションの改善に役立つと信じている。

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