Figur 1: Två agenter i Gibson Environment för verklighetsuppfattning. Agenten är aktiv, förkroppsligad och föremål för begränsningar av fysik och rum (a,b). Den får en konstant ström av visuella observationer som om den hade en kamera ombord (c). Den kan också få ytterligare villkor, t.ex. Djup, semantiska etiketter eller normala (d,e,f). De visuella observationerna kommer från verkligheten snarare än från ett artificiellt utformat rum. Att utveckla visuella perceptionsmodeller för aktiva medel och sensorimotorisk styrning är besvärligt att göra i den fysiska världen, eftersom befintliga algoritmer är för långsamma för att effektivt kunna lära sig i realtid och robotar är ömtåliga och kostsamma. Detta har gett upphov till inlärning-i-simulation som följaktligen kastar en fråga om huruvida resultaten överförs till verkligheten. I detta dokument är vi bekymrade över problemet med att utveckla verklig uppfattning för aktiva agenter, föreslå Gibson Virtual Environment 1 för detta ändamål, och visa prov perceptuella uppgifter lärt sig där. Gibson bygger på att virtualisera verkliga utrymmen, snarare än att använda artificiellt utformade, och omfattar för närvarande över 1400 golvytor från 572 hela byggnader. Gibsons huvuddrag är att jag är från den verkliga världen och återspeglar dess semantiska komplexitet, II. ha en intern syntesmekanism, "Goggles", som gör det möjligt att distribuera de utbildade modellerna i verkligheten utan behov av domänanpassning, III. Embodiment av agenter och göra dem föremål för begränsningar av fysik och utrymme.
Gibson REF ) är en inlärningsmiljö där en agent förkroppsligas och utsätts för begränsningar av utrymme och fysik (med hjälp av Bullet fysik) och lekt i ett virtualiserat verkligt utrymme (kommer från verkliga datauppsättningar som Matterport eller Stanford 2D-3D).
Gibson Env: Real-World Perception for Embodied Agents
{'venue': 'CVPR 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}