论文地址: http://arxiv.org/pdf/2002.08434v1.pdf
代码: 公众号回复:09010720043
来源: 康奈尔大学
论文名称:Interactive Natural Language-based Person Search
原文作者:Vikram Shree
内容提要
在这项工作中,我们考虑在无约束的环境中,用自然语言描述搜索人的问题。具体来说,我们研究了如何系统地设计一个算法来有效地获取人类的描述。本文提出了一种基于自适应模型的算法,用于视觉和语言理解,以有原则的方式搜索感兴趣的人(POI),而不需要重新设计另一个复杂的模型,从而获得有希望的结果。然后,我们研究了一种迭代问答(QA)策略,该策略允许机器人向用户请求关于POI外观的额外信息。为此,我们引入了一种贪婪算法,根据问题的重要性对问题进行排序,并根据模型的不确定性动态调整人机交互的长度。我们的方法不仅在基准数据集上得到了验证,而且在动态和拥挤的环境中移动的移动机器人上也得到了验证。
主要框架及实验结果
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