Demo2Vec：从在线视频中推理物体功能 affordance

观看专家示范是人类与机器人推理未知物体功能属性（affordances）的重要方式。本文研究通过示范视频的特征嵌入来推理物体功能属性的问题。为此，我们提出了一种名为Demo2Vec的模型，该模型能够学习提取示范视频的嵌入向量，并在目标图像上预测同一物体的交互区域与动作类别标签。为支持该研究，我们构建了面向功能属性的在线产品评论数据集（Online Product Review dataset for Affordance, OPRA），通过收集并标注多样化的YouTube产品评测视频而得。实验结果表明，所提出的Demo2Vec模型在所构建数据集上的表现优于多种循环神经网络（Recurrent Neural Network）基线模型。