LOCUS: GNN-gestützte Instanzauswahl bei verdeckten Objekten in gleichartigen Behältern
Der vorliegende Preprint stellt LOCUS vor, ein Verfahren, das CLIP-Embeddings über einen GNN auf einem Szenengraphen mit Landmarken- und Raumknoten anreichert, um bei verdeckten Objekten zwischen mehreren Behältern derselben Klasse zu unterscheiden. In der iTHOR-Simulation erreicht LOCUS einen ECO/N von 0,257 gegenüber 0,455 beim Zufall und 0,338 bei TidyBot; der auf iTHOR trainierte Ansatz überträgt sich ohne Feintuning auf RoboCasa und in ersten Hardwaretests auf einen Hello Robot Stretch 3. Damit liefert das Paper erstmals eine instanzbezogene Behälterdiskriminierung, die räumliche Landmarken statt reiner Klassenzuordnung nutzt.