资源介绍
**问题描述：** 虽然启用 GPS 的设备可以引导您在街道或道路上行走。这些设备的使用受到限制，因为它们不能帮助穿过房间等封闭空间，从而限制盲人在封闭空间中行走。？我们想出了一个想法来模拟第一人称走进房间，从房间或封闭空间出来并避免墙壁碰撞。所以我们收集了数据来指导一个人，尤其是盲人走出房间的门。典型的工作流程包括以下方式的计算机视觉方法：第一人称步行模拟器的数据是在游戏环境中收集的，在该环境中创建房间的地图，捕获图像并按 Forward、Left 和 Right 类标记步行。通常人类的行走比较复杂，但我们在这个阶段只收集了三种类型的动作。目的是预测从房间出来的方向。**内容：** 人类首先识别出他面前的景色，然后通过向前、向侧、向左、向右或更复杂的移动来决定行动。在数据收集阶段也是如此，即我们首先捕获图像并标记为 Forward，如果代理可以向前移动，或者如果他需要右转走出门/房间，则标记为向右。邀请整个深度学习社区来帮助我们帮助残疾人行走。--- 通常人类的行走比较复杂，但我们在这个阶段只收集了三种类型的动作。目的是预测从房间出来的方向。**内容：** 人类首先识别出他面前的景色，然后通过向前、向侧、向左、向右或更复杂的移动来决定行动。在数据收集阶段也是如此，即我们首先捕获图像并标记为 Forward，如果代理可以向前移动，或者如果他需要右转走出门/房间，则标记为向右。邀请整个深度学习社区来帮助我们帮助残疾人行走。--- 通常人类的行走比较复杂，但我们在这个阶段只收集了三种类型的动作。目的是预测从房间出来的方向。**内容：** 人类首先识别出他面前的景色，然后通过向前、向侧、向左、向右或更复杂的移动来决定行动。在数据收集阶段也是如此，即我们首先捕获图像并标记为 Forward，如果代理可以向前移动，或者如果他需要右转走出门/房间，则标记为向右。邀请整个深度学习社区来帮助我们帮助残疾人行走。--- ** 人类首先识别出他面前的景色，然后通过向前、向侧面、向左、向右或更复杂的运动迈出一步来决定一个动作。在数据收集阶段也是如此，即我们首先捕获图像并标记为 Forward，如果代理可以向前移动，或者如果他需要右转走出门/房间，则标记为向右。邀请整个深度学习社区来帮助我们帮助残疾人行走。--- ** 人类首先识别出他面前的景色，然后通过向前、向侧面、向左、向右或更复杂的运动迈出一步来决定一个动作。在数据收集阶段也是如此，即我们首先捕获图像并标记为 Forward，如果代理可以向前移动，或者如果他需要右转走出门/房间，则标记为向右。邀请整个深度学习社区来帮助我们帮助残疾人行走。---
