論文の概要: EgoPet: Egomotion and Interaction Data from an Animal's Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09991v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 17:59:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 21:18:05.995138
• Title: EgoPet: Egomotion and Interaction Data from an Animal's Perspective
• Title（参考訳）: EgoPet: 動物の視点から見た行動と相互作用のデータ
• Authors: Amir Bar, Arya Bakhtiar, Danny Tran, Antonio Loquercio, Jathushan Rajasegaran, Yann LeCun, Amir Globerson, Trevor Darrell,
• Abstract要約: 本稿では,同時行動とマルチエージェントインタラクションの多様な例を含む,ペットの情緒的イメージのデータセットを紹介する。 EgoPetは、既存の人間や車両のエゴセントリックなデータセットとは根本的に異なる視点を提供する。 動物行動を把握する2つのドメイン内ベンチマークタスクと、ロボット四足歩行のための事前学習リソースとしてEgoPetの有用性を評価するための第3のベンチマークを定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.7192364237065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Animals perceive the world to plan their actions and interact with other agents to accomplish complex tasks, demonstrating capabilities that are still unmatched by AI systems. To advance our understanding and reduce the gap between the capabilities of animals and AI systems, we introduce a dataset of pet egomotion imagery with diverse examples of simultaneous egomotion and multi-agent interaction. Current video datasets separately contain egomotion and interaction examples, but rarely both at the same time. In addition, EgoPet offers a radically distinct perspective from existing egocentric datasets of humans or vehicles. We define two in-domain benchmark tasks that capture animal behavior, and a third benchmark to assess the utility of EgoPet as a pretraining resource to robotic quadruped locomotion, showing that models trained from EgoPet outperform those trained from prior datasets.
• Abstract（参考訳）: 動物は、自分の行動を計画し、複雑なタスクを達成するために他のエージェントと対話し、まだAIシステムに適合していない能力を示すことを世界に認識する。 動物とAIシステムの能力のギャップを解消し、理解を深めるために、同時行動とマルチエージェントの相互作用の多様な例を含むペットの行動画像のデータセットを導入する。 現在のビデオデータセットには、エゴモーションとインタラクションの例が別々に含まれているが、どちらも同時に行われることは滅多にない。 さらにEgoPetは、人間や車両の既存のエゴセントリックなデータセットとは根本的に異なる視点を提供する。 動物行動をキャプチャする2つのドメイン内ベンチマークタスクと、ロボット四足歩行のための事前トレーニングリソースとしてのEgoPetの有用性を評価する第3のベンチマークを定義し、EgoPetからトレーニングされたモデルが、以前のデータセットからトレーニングされたモデルより優れていることを示す。

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