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Active vision
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新的认知模型分析具身主动视觉中的视觉空间复杂性
研究人员引入了一个新的框架来分析多模态数据,重点关注复杂性如何影响动态环境中的具身感知和交互。该模型将复杂性分为定量、结构、动态、听觉和交互属性,以表征视觉空间复杂性,特别是在驾驶的背景下。该框架旨在为创建基准数据集和研究视觉空间复杂性对人类主动视觉的影响提供理论基础,最终能够从以人为中心的角度自动解释3D环境中的复杂性。
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TAVIS基准测试通过自主视觉推动机器人模仿学习发展
研究人员推出了TAVIS,这是一个旨在评估机器人模仿学习中自主视觉的新基准测试。该基准测试包括两个任务套件:TAVIS-Head和TAVIS-Hands,它们基于人形具身,并利用IsaacLab。TAVIS提供了一个配对的头戴摄像头与固定摄像头协议、用于预测性注视的新颖的注视-动作提前时间(GALT)指标,以及程序性的分布内/分布外划分。使用Diffusion Policy和$\pi_0$进行的初步实验表明,自主视觉通常能提高性能,但…