- SEAL: Self-supervised Embodied Active Learning using Exploration and 3D Consistency [122.2]
本稿では,SEAL(Self-Embodied Embodied Active Learning)というフレームワークを提案する。 インターネットイメージ上で訓練された知覚モデルを使用して、積極的な探索ポリシーを学ぶ。 我々は3Dセマンティックマップを用いて、行動と知覚の両方を、完全に自己管理された方法で学習する。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Thu, 2 Dec 2021 06:26:38 GMT)- （人がラベル等を与えることなく）3D空間で行動→知覚のループを回すことでオブジェクト検出やセグメンテーションの性能が向上するとのこと。自ら学んでいるように見え、非常に興味深い。
- プロジェクトサイトはSEAL: Self-supervised Embodied Active Learning (devendrachaplot.github.io)