Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
**問題の説明:**
GPS対応デバイスは、道路や通りであなたの道案内をすることができます。しかし、これらのデバイスは、部屋などの閉鎖空間を歩く際には役に立たないため、使用に制限があります。そのため、視覚障害者が閉鎖空間を歩くことが制限されています。
私たちは、部屋や閉鎖空間から出るために、一人称視点で部屋内を歩くモデルを考え出しました。つまり、人が自分の前に壁を見たとき、右または左に移動し、方向を微調整して部屋から出ることができ、壁との衝突を避けることができます。そこで、特に視覚障害者が部屋のドアから出るためのデータを収集しました。典型的なワークフローは、以下のようにコンピュータビジョンの手法を用いて行われます。
一人称歩行シミュレータのデータは、ゲーム環境で収集されます。部屋の地図が作成され、画像が撮影され、前進、左、右のクラスで歩行がラベル付けされます。通常、人の歩行はもっと複雑ですが、この段階では3種類の行動のみを収集しました。目的は、部屋から出るための方向を予測することです。
**内容:**
人はまず自分の前の景色を認識し、その後、前進、横移動、左、右、またはより複雑な動きをすることで行動を決定します。データ収集段階でも同じことが行われます。つまり、まず画像を撮影し、エージェントが前進できる場合は「前進」とラベル付けし、ドア/部屋から出るために右に曲がる必要がある場合は「右」とラベル付けします。
深層学習のコミュニティ全体に、障害者の歩行支援に協力してもらうようお願いします。
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