論文の概要: FindView: Precise Target View Localization Task for Look Around Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09054v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 03:00:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 17:05:02.759715
• Title: FindView: Precise Target View Localization Task for Look Around Agents
• Title（参考訳）: FindView: エージェントを見回すための精密なターゲットビューローカライゼーションタスク
• Authors: Haruya Ishikawa, Yoshimitsu Aoki
• Abstract要約: 本研究では、FinderViewタスクと呼ばれるエージェントを探索するターゲットビューの正確なローカライゼーションの新規かつ簡単なタスクを提案する。 このタスクは360度メディアのカメラやユーザインタフェースの動きを模倣し、オブザーバーはターゲットと正確に一致するビューを見つけるために「周りを見回す」必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8377728124578865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the increase in demands for service robots and automated inspection, agents need to localize in its surrounding environment to achieve more natural communication with humans by shared contexts. In this work, we propose a novel but straightforward task of precise target view localization for look around agents called the FindView task. This task imitates the movements of PTZ cameras or user interfaces for 360 degree mediums, where the observer must "look around" to find a view that exactly matches the target. To solve this task, we introduce a rule-based agent that heuristically finds the optimal view and a policy learning agent that employs reinforcement learning to learn by interacting with the 360 degree scene. Through extensive evaluations and benchmarks, we conclude that learned methods have many advantages, in particular precise localization that is robust to corruption and can be easily deployed in novel scenes.
• Abstract（参考訳）: サービスロボットの需要の増加と自動検査により、エージェントは周囲の環境をローカライズし、共有コンテキストによって人間とより自然なコミュニケーションを実現する必要がある。 本研究では,FinderViewタスクと呼ばれるエージェントを探索するターゲットビューの正確なローカライゼーションを,新規かつ簡単なタスクとして提案する。 このタスクは、PTZカメラや360度メディアのユーザインタフェースの動きを模倣し、オブザーバーがターゲットと正確に一致するビューを見つけるために「周りを見回す」必要がある。 そこで本研究では,360度シーンと対話することで,学習のための強化学習を活用し,最適な視点をヒューリスティックに求めるルールベースエージェントと,政策学習エージェントを提案する。 広範な評価とベンチマークを通じて,学習手法には多くの利点,特に腐敗に頑健で,新たな場面に容易に展開できる正確な局所化がある,と結論づけた。

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