論文の概要: Object-Centric Scene Representations using Active Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03288v1
• Date: Tue, 7 Feb 2023 06:45:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 17:08:19.735704
• Title: Object-Centric Scene Representations using Active Inference
• Title（参考訳）: アクティブ推論を用いたオブジェクト中心のシーン表現
• Authors: Toon Van de Maele, Tim Verbelen, Pietro Mazzaglia, Stefano Ferraro, Bart Dhoedt
• Abstract要約: シーンとその成分オブジェクトを生の知覚データから表現することは、ロボットが環境と対話できるコア機能である。 本稿では,エージェントがオブジェクトカテゴリを推論できる階層型オブジェクト中心生成モデルを活用する,シーン理解のための新しいアプローチを提案する。 また,アクティブな視覚エージェントの動作を評価するために,対象対象の視点を考慮し,最適な視点を見出す必要がある新しいベンチマークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.298360054690217
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Representing a scene and its constituent objects from raw sensory data is a core ability for enabling robots to interact with their environment. In this paper, we propose a novel approach for scene understanding, leveraging a hierarchical object-centric generative model that enables an agent to infer object category and pose in an allocentric reference frame using active inference, a neuro-inspired framework for action and perception. For evaluating the behavior of an active vision agent, we also propose a new benchmark where, given a target viewpoint of a particular object, the agent needs to find the best matching viewpoint given a workspace with randomly positioned objects in 3D. We demonstrate that our active inference agent is able to balance epistemic foraging and goal-driven behavior, and outperforms both supervised and reinforcement learning baselines by a large margin.
• Abstract（参考訳）: シーンとその成分オブジェクトを生の知覚データから表現することは、ロボットが環境と対話できるコア機能である。 本稿では,行動と知覚のためのニューロインスパイアフレームワークであるactive inferenceを用いて,エージェントが対象のカテゴリを推論し,アロセントリックな参照フレームでポーズを取ることを可能にする階層的オブジェクト中心生成モデルを用いて,シーン理解のための新しいアプローチを提案する。 また,アクティブな視覚エージェントの動作を評価するために,特定の対象物に対する対象視点を考慮し,ランダムに位置付けられたオブジェクトを3次元に配置したワークスペースに対して最適な視点を求める必要がある。 我々は,我々の活動的推論エージェントが,食欲不振と目標駆動行動のバランスを保ち,教師付き学習ベースラインと強化学習ベースラインの両方を大きなマージンで上回ることを示す。

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