--- tags: 2021-UnityRL --- # Discussions ## TODO List ### Unity RL - [ ] The difference between the "scene flow task" v.s. "instance flow"? - [ ] The novelty of this work? -- Detailed discussion about the background noise or unnecessary movements -- why we need instance flow? - [ ] How will the concept potentially affect curiosity-driven approaches (e.g., RND / FICM) ### Instance Flow (to be discussed) - [ ] Create Dataset - [ ] Survey Paper - [ ] Rigid / Non-rigid ... ## Meeting Minutes ### **(2021/02/26 updated) 3D flow & Ego-motion** * 需要扣掉自己的移動(彥斌 /澔威) * 設計一個 ego motion 會影響很大的環境,如:自己在轉要丟球打小鳥的環境? * 如果用 ae 去猜沒有移動過的畫面,對 RL agent 的影響是什麼?(澔威) * 改原本的 pipline 並算出 3d Flow * 實驗可以包括 Imitation Learning & Train from Scratch 這兩種設置 ### **(2021/02/21 updated) 分工表** 目前大概會分成下面這樣進行 第一階段 a. 設計&簡化上次說的 2d / 3d environment(單純拉物件做環境) - 1 人 (宇雯,筑琪) * 確認 Action Space * 2D Environment: 有前進、平移,沒有旋轉 * 3D Environment: 有前進、旋轉 * Reward Setting (起點、終點、撞到物體扣分、時間) * Obstacle(人、車) * 2D Environment:  * 3D Environment:  b. 負責用 UNITY 的 python API 接到 RL 那邊去,這樣方便之後做事 - 1 人 (嘉尹,馮謙,柏文等) (參考: https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/blob/master/docs/Python-API.md ) c. 研究一下如何取得 3d flow,先研究原本 unity pipeline,看要改在哪邊,這可能牽涉到 rotation / translation / 相機校正 / rigid or non-rigid 之類,然後需要研究一下如何把 3D flow visualize 跟餵給 RL agent - 2 人 (彥斌,澔威,Maybe 偉芳也可以看看) Reference: 1. https://github.com/carrieeeeewithfivee/mlagent_instflow 2. https://github.com/U3DC/Image-Synthesis-for-Machine-Learning d. 整理實驗 & Survey 相關論文 - 1~2 人 (小瑋 & 他的愉快夥伴們) 這第一階段的東西就是先研究不同 visual representation 對 RL agent 造成的影響,分析好之後有機會可以先投出去 CVPR workshop (https://www.adp3.org/) 接著第二階段會根據第一階段做些微調整,不過方向是把研究結果用到現實世界 因此會需要 flow instance,需要努力的方向如下: a. 建立一個以 human instance 為主的 dataset(目前構想是用 DensePose 產生 non-rigid / SOTA instance segmentation 產生 rigid) (澔威,恭,宇雯,筑琪) b. 需要研究 matching algorithm c. 設計 model ### **(2021/02/08 updated)** 5. Impact of Depth Map * 設計因為 3D 移動所造成 2D Flow 看不出來的 Case (e.g., 從左前方靠近 / 向右前方遠離) * 測試有無 Depth Map 的影響 * 如何解決旋轉所造成的抵銷?可以考慮固定方位的 360 相機 * 考慮單純 2D Flow 的 Case (e.g., 車子往前行進,行人從左右竄出)
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