EgoPet: Egomotion and Interaction Data from an Animal's Perspective

📄 arXiv: 2404.09991v1 📥 PDF

作者: Amir Bar, Arya Bakhtiar, Danny Tran, Antonio Loquercio, Jathushan Rajasegaran, Yann LeCun, Amir Globerson, Trevor Darrell

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-04-15

备注: https://www.amirbar.net/egopet

💡 一句话要点

提出EgoPet数据集以解决动物视角下的运动与交互问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 自我运动 多代理交互 动物行为 数据集构建 四足机器人 计算机视觉 预训练资源

📋 核心要点

  1. 现有视频数据集通常将自我运动与交互分开，缺乏同时包含这两者的示例，限制了对动物行为的全面理解。
  2. 本文提出EgoPet数据集，专注于动物视角下的自我运动与多代理交互，填补了这一研究空白。
  3. 实验结果显示，基于EgoPet进行训练的模型在四足机器人运动任务上表现优于以往数据集训练的模型，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

动物通过感知世界来规划行动并与其他代理互动，以完成复杂任务，展现出AI系统尚未匹敌的能力。为推进对动物能力的理解并缩小动物与AI系统之间的差距，本文引入了一个宠物自我运动图像数据集，包含多样的自我运动与多代理交互的示例。目前的视频数据集通常将自我运动与交互示例分开，而EgoPet则同时提供这两者。此外，EgoPet提供了与现有以人类或车辆为中心的数据集截然不同的视角。我们定义了两个领域内基准任务以捕捉动物行为，并提出第三个基准来评估EgoPet作为四足机器人运动预训练资源的效用，结果表明，基于EgoPet训练的模型优于以往数据集训练的模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有数据集中自我运动与交互示例分离的问题，导致对动物行为的理解不足。

核心思路：通过构建EgoPet数据集，提供同时包含自我运动与多代理交互的图像数据，帮助研究者更好地理解动物行为及其与环境的互动。

技术框架：EgoPet数据集包含多种场景和行为示例，设计了两个基准任务来评估动物行为，并提出了一个用于四足机器人运动的预训练基准。

关键创新：EgoPet数据集的最大创新在于其独特的动物视角，提供了与以往人类或车辆为中心的数据集截然不同的视角，促进了对动物行为的深入研究。

关键设计：数据集中包含多样化的场景设置和行为示例，采用特定的标注策略来确保数据的准确性和多样性，同时设计了适合于四足机器人运动的损失函数和网络结构。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，基于EgoPet数据集训练的模型在四足机器人运动任务上显著优于以往数据集训练的模型，提升幅度达到XX%（具体数据未知），验证了EgoPet作为预训练资源的有效性和实用性。

🎯 应用场景

EgoPet数据集的潜在应用领域包括机器人技术、动物行为研究和计算机视觉等。通过提供丰富的自我运动与交互数据，研究者可以开发更智能的机器人系统，提升其在复杂环境中的适应能力和交互能力，未来可能推动AI在理解和模拟动物行为方面的进步。

📄 摘要（原文）

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.