Abstract-Under de senaste åren, robotik gemenskapen har gjort betydande framsteg i detektion och 3D utgör uppskattning av kända och okända objekt. Frågan om hur man ska identifiera föremål baserade på språkbeskrivningar har dock inte undersökts i detalj. Medan datorseende gemenskapen nyligen började undersöka användningen av attribut för objektigenkänning, dessa metoder inte beaktar de aktivitetsinställningar som vanligtvis observeras i robotik, där en kombination av utseende attribut och objektnamn kan användas i referensspråk för att identifiera specifika objekt i en scen. I detta dokument introducerar vi ett tillvägagångssätt för att identifiera objekt baserade på naturligt språk som innehåller utseende och namnattribut. För att lära sig rika RGB-D funktioner som behövs för attribut klassificering, utökar vi nyligen infört sparse kodning tekniker för att automatiskt lära attribut-beroende funktioner. Vi introducerar en stor datauppsättning attributbeskrivningar av objekt i RGB-D-objektdatasetet. Experiment på denna datauppsättning visar den starka prestandan hos vår strategi för språkbaserad objektidentifiering. Vi visar också att våra attributberoende funktioner ger betydligt bättre generalisering till tidigare osynliga attributvärden, vilket möjliggör snabbare inlärning av nya attributvärden.
I det arbete som presenterades av REF använde författarna objektattribut (t.ex. färg, form) inlärda från RGB-D-data för att identifiera objekt baserat på frågor om naturligt språk som innehöll utseende och namnattribut.
Attribute based object identification
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}