論文の概要: RREx-BoT: Remote Referring Expressions with a Bag of Tricks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12614v1
• Date: Mon, 30 Jan 2023 02:19:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 16:04:18.002229
• Title: RREx-BoT: Remote Referring Expressions with a Bag of Tricks
• Title（参考訳）: RREx-BoT: トリックの袋を使ったリモート参照式
• Authors: Gunnar A. Sigurdsson, Jesse Thomason, Gaurav S. Sukhatme, Robinson Piramuthu
• Abstract要約: 本研究では,未観測環境における物体の探索に視覚言語スコアリングモデルを用いる方法を示す。 私たちは、我々のモデルを現実世界のTurtleBotプラットフォーム上でデモし、このアプローチの単純さと有用性を強調します。 本分析では,3次元座標と文脈の利用から,視覚言語モデルから大規模3次元検索空間への一般化に至るまで,この課題を達成する上で不可欠な「トリックの袋」を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.036557405184656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Household robots operate in the same space for years. Such robots incrementally build dynamic maps that can be used for tasks requiring remote object localization. However, benchmarks in robot learning often test generalization through inference on tasks in unobserved environments. In an observed environment, locating an object is reduced to choosing from among all object proposals in the environment, which may number in the 100,000s. Armed with this intuition, using only a generic vision-language scoring model with minor modifications for 3d encoding and operating in an embodied environment, we demonstrate an absolute performance gain of 9.84% on remote object grounding above state of the art models for REVERIE and of 5.04% on FAO. When allowed to pre-explore an environment, we also exceed the previous state of the art pre-exploration method on REVERIE. Additionally, we demonstrate our model on a real-world TurtleBot platform, highlighting the simplicity and usefulness of the approach. Our analysis outlines a "bag of tricks" essential for accomplishing this task, from utilizing 3d coordinates and context, to generalizing vision-language models to large 3d search spaces.
• Abstract（参考訳）: 家庭用ロボットは何年も同じ空間で動作します。 このようなロボットは、リモートオブジェクトのローカライゼーションを必要とするタスクに使用できるダイナミックマップを段階的に構築する。 しかしながら、ロボット学習のベンチマークは、観測されていない環境におけるタスクの推論を通じて一般化をテストすることが多い。 観察された環境では、オブジェクトの特定は、環境内のすべてのオブジェクト提案の中から選択される。 この直感に則り、3Dエンコーディングと動作の微調整を施した汎用視覚言語スコアリングモデルのみを用いて、REVERIEのアートモデル上におけるリモートオブジェクトの絶対的なパフォーマンス向上率を9.84%、FAOの5.04%と示す。 環境の事前探索が許された場合,REVERIEにおける先行探索手法の先行状態を超越する。 さらに,このアプローチの単純さと有用性を強調した,実世界のturletbotプラットフォーム上でのモデルを示す。 分析では,3次元座標とコンテキストの活用から,視覚言語モデルから大規模3次元探索空間への一般化まで,この課題を実現する上で不可欠な「小技の袋」について概説する。

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