論文の概要: Habitat Synthetic Scenes Dataset (HSSD-200): An Analysis of 3D Scene Scale and Realism Tradeoffs for ObjectGoal Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11290v3
• Date: Fri, 8 Dec 2023 02:45:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 18:54:19.479632
• Title: Habitat Synthetic Scenes Dataset (HSSD-200): An Analysis of 3D Scene Scale and Realism Tradeoffs for ObjectGoal Navigation
• Title（参考訳）: Habitat Synthetic Scenes Dataset (HSSD-200):オブジェクトゴールナビゲーションのための3次元シーンスケールとリアリズムトレードオフの解析
• Authors: Mukul Khanna, Yongsen Mao, Hanxiao Jiang, Sanjay Haresh, Brennan Shacklett, Dhruv Batra, Alexander Clegg, Eric Undersander, Angel X. Chang, Manolis Savva
• Abstract要約: 本研究では,合成3次元シーン・データセット・スケールとリアリズムが,オブジェクトの探索とナビゲートを行う具体的エージェントの訓練作業に与える影響について検討する。 我々の実験によると、我々の小規模データセットで訓練されたエージェントは、はるかに大きなデータセットで訓練されたエージェントと一致するか、より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.82403156865057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We contribute the Habitat Synthetic Scene Dataset, a dataset of 211 high-quality 3D scenes, and use it to test navigation agent generalization to realistic 3D environments. Our dataset represents real interiors and contains a diverse set of 18,656 models of real-world objects. We investigate the impact of synthetic 3D scene dataset scale and realism on the task of training embodied agents to find and navigate to objects (ObjectGoal navigation). By comparing to synthetic 3D scene datasets from prior work, we find that scale helps in generalization, but the benefits quickly saturate, making visual fidelity and correlation to real-world scenes more important. Our experiments show that agents trained on our smaller-scale dataset can match or outperform agents trained on much larger datasets. Surprisingly, we observe that agents trained on just 122 scenes from our dataset outperform agents trained on 10,000 scenes from the ProcTHOR-10K dataset in terms of zero-shot generalization in real-world scanned environments.
• Abstract（参考訳）: 211の高品質な3DシーンのデータセットであるHabitat Synthetic Scene Datasetをコントリビュートし、現実的な3D環境へのナビゲーションエージェントの一般化をテストする。 我々のデータセットは実際の内部を表現しており、現実世界の物体の18,656種類のモデルを含んでいる。 本研究では,合成3Dシーン・データセット・スケールとリアリズムが,オブジェクトの探索とナビゲートを行う具体的エージェントの訓練作業に与える影響について検討する。 従来の3Dシーンの合成データセットと比較すると、スケールは一般化に役立つが、その利点は急速に飽和し、視覚的忠実度と現実世界のシーンとの相関性がより重要になる。 私たちの実験では、より小規模のデータセットでトレーニングされたエージェントは、はるかに大きなデータセットでトレーニングされたエージェントとマッチしたり、より優れています。 驚くべきことに、我々のデータセットから訓練されたエージェントは、実世界のスキャンされた環境におけるゼロショットの一般化の観点から、ProcTHOR-10Kデータセットからトレーニングされた1万のシーンで訓練されたエージェントよりも、わずか122のシーンで訓練された。

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