A novel robotic visual perception method using object-based attention
Notice bibliographique
Résumé
The object-based attention theory has shown that perception processes only select relevant objects of the world which are then represented for action. Thus this paper proposes a novel computational method of robotic visual perception based on the object-based attention mechanism. It involves three modules: pre-attentive processing, attentional selection and perception learning. Visual scene is firstly segmented into discrete proto-objects pre-attentively and the gist of scene is identified as well. The attentional selection module simulates two types of modulation: bottom-up competition and top-down biasing. Bottom-up competition is evaluated by center-surround contrast; Given the task or scene category, the task-relevant object and a task-relevant feature of it is determined based on perception control rules and then used to evaluate top-down biasing. Following attentional selection, the attended object is put into perception learning module to update the existing object representations and perception control rules in long-term memory. An object representation consisting of between-object and within-object codings is built using probabilistic neural networks. An association memory using Bayesian network is also built to model perception control rules. Two types of robotic tasks are used to test this proposed model: task-specific object detection and landmark detection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».