Key points are not available for this paper at this time.
نقدم نهجًا للملاحة المرئية يستخدم معلومات السياق لتوجيه وكيل للعثور على كائن مستهدف والوصول إليه. لتعلم السياق من الكائنات الموجودة في المشهد، نقوم بتحويل المعلومات المرئية إلى تمثيل وسيط يُسمى شبكة السياق، والتي تمثل بشكل أساسي مدى تشابه الكائن في الموقع مع الكائن المستهدف من حيث المعنى. حيث يمكن أن يرمز هذا التمثيل للكائن المستهدف وكائنات أخرى معًا، فإنه يسمح لنا بتوجيه وكيل بطريقة مستوحاة من الإنسان: سيذهب الوكيل إلى المكان المحتمل من خلال رؤية كائنات السياق المحيطة في البداية عندما لا يكون الكائن المستهدف مرئيًا، وعندما يظهر الكائن المستهدف، سيصل إلى الهدف بسرعة. نظرًا لأن شبكة السياق لا تحتوي مباشرةً على قيم الخصائص المرئية أو الدلالية التي تتغير وفقًا لتقديم كائنات جديدة، مثل حالات جديدة من نفس الكائن بمظهر مختلف أو كائن من فئة مختلفة قليلاً، فإن نموذج الملاحة لدينا يتعمم بشكل جيد على مشاهد / كائنات غير مرئية. تظهر النتائج التجريبية أن نهجنا يتفوق على النهج السابقة في الملاحة في مشاهد غير مرئية، وخاصة للمشاهد الواسعة. لقد قمنا أيضًا بتقييم أداء البشر في مهمة الملاحة الموجهة نحو الهدف وقارناها بأساليب الملاحة المعتمدة على تعلم الآلة بما في ذلك هذا العمل.
دروون وآخرون (الثلاثاء) درسوا هذا السؤال.