論文の概要: Localizing Active Objects from Egocentric Vision with Symbolic World Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15066v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 16:14:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 18:59:25.648187
• Title: Localizing Active Objects from Egocentric Vision with Symbolic World Knowledge
• Title（参考訳）: シンボル的世界知識を用いた自我中心視からの能動物体の定位
• Authors: Te-Lin Wu, Yu Zhou, Nanyun Peng
• Abstract要約: タスクの指示をエゴセントリックな視点から積極的に下す能力は、AIエージェントがタスクを達成したり、人間をバーチャルに支援する上で不可欠である。 本稿では,現在進行中のオブジェクトの役割を学習し,指示から正確に抽出することで,アクティブなオブジェクトをローカライズするフレーズグラウンドモデルの性能を向上させることを提案する。 Ego4DおよびEpic-Kitchensデータセットに関するフレームワークの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.981429762309226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to actively ground task instructions from an egocentric view is crucial for AI agents to accomplish tasks or assist humans virtually. One important step towards this goal is to localize and track key active objects that undergo major state change as a consequence of human actions/interactions to the environment without being told exactly what/where to ground (e.g., localizing and tracking the `sponge` in video from the instruction "Dip the `sponge` into the bucket."). While existing works approach this problem from a pure vision perspective, we investigate to which extent the textual modality (i.e., task instructions) and their interaction with visual modality can be beneficial. Specifically, we propose to improve phrase grounding models' ability on localizing the active objects by: (1) learning the role of `objects undergoing change` and extracting them accurately from the instructions, (2) leveraging pre- and post-conditions of the objects during actions, and (3) recognizing the objects more robustly with descriptional knowledge. We leverage large language models (LLMs) to extract the aforementioned action-object knowledge, and design a per-object aggregation masking technique to effectively perform joint inference on object phrases and symbolic knowledge. We evaluate our framework on Ego4D and Epic-Kitchens datasets. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our proposed framework, which leads to>54% improvements in all standard metrics on the TREK-150-OPE-Det localization + tracking task, >7% improvements in all standard metrics on the TREK-150-OPE tracking task, and >3% improvements in average precision (AP) on the Ego4D SCOD task.
• Abstract（参考訳）: タスク指示をエゴセントリックな視点から積極的に下す能力は、AIエージェントがタスクを遂行したり、人間をバーチャルに支援する上で極めて重要です。 この目標に向けた重要なステップの1つは、人間によるアクション/インタラクションの結果として大きな状態変化を起こす重要なアクティブオブジェクトを、正確な場所や場所を告げることなく、環境にローカライズし、追跡することである(例えば、"Dip the `sponge` into the bucket")。 既存の研究は純粋視覚の観点からこの問題にアプローチしているが、テキスト的モダリティ(タスク命令)とその視覚モダリティとの相互作用がどの程度有益かを検討する。 具体的には,(1)変化中のオブジェクトの役割を学習し,指示から正確に抽出すること,(2)行動中のオブジェクトの事前条件と後条件を活用すること,(3)記述的知識でオブジェクトをより堅牢に認識することによる,アクティブなオブジェクトのローカライズにおけるフレーズ基盤モデルの能力の向上を提案する。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,上記の行動対象知識を抽出し,オブジェクトごとの集約マスキング手法を設計し,対象句とシンボル知識の協調推論を効果的に行う。 Ego4DとEpic-Kitchensデータセットのフレームワークを評価する。 TREK-150-OPE-Detローカライゼーション+トラッキングタスクにおける標準指標の54%改善,TREK-150-OPEトラッキングタスクにおける標準指標の7%改善,Ego4D SCODタスクにおける平均精度(AP)の3%改善,などである。

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