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DDN|机器人视觉导航数据集|自然语言处理数据集
收藏sites.google.com2023-11-06 更新2025-02-19 收录
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https://sites.google.com/view/demand-driven-navigation
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DDN 数据集由北京大学计算机学院的研究团队创建，旨在推动机器人视觉导航任务的发展，使其能够根据人类的自然语言需求寻找满足条件的物体，而不仅限于指定的物体名称。该数据集包含约 2600 个世界锚定映射（world-grounding mappings），覆盖 109 类物体类别，涉及 200 个训练场景和 300 个测试场景，基于 ProcThor 数据集生成。数据集通过 GPT-3 生成初始映射，并经人工筛选和补充完成。DDN 数据集的创建过程结合了语言模型的知识提取和场景锚定信息，以模拟真实环境中的需求与物体的多对多映射关系。其应用领域主要集中在需求驱动的视觉导航任务，旨在解决传统视觉对象导航（VON）任务中对物体名称的严格依赖问题，使机器人能够在未知环境中更灵活地满足人类需求。
提供机构：
北京大学
创建时间：
2023-11-06
AI搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
DDN数据集专注于需求驱动的导航任务，通过结合文本和视觉属性特征，提升代理在未知环境中寻找满足用户需求对象的能力。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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