Adaptive Visual Navigation Assistant in 3D RPGs
作者: Kaijie Xu, Clark Verbrugge
分类: cs.CV
发布日期: 2025-08-25 (更新: 2025-08-29)
💡 一句话要点
提出自适应视觉导航助手以解决3D RPG游戏中的导航问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D游戏 视觉导航 深度学习 空间过渡点 自动映射 AI辅助设计 数据驱动
📋 核心要点
- 核心问题：现有方法在复杂3D游戏环境中难以高效识别可通行的空间过渡点，影响玩家导航体验。
- 方法要点：提出一种两阶段深度学习管道，结合Faster R-CNN进行STP检测，并通过轻量级选择器进行MSTP排序。
- 实验或效果：在自建多样化数据集上验证，发现适配器迁移在低数据场景中表现更为稳健，提供了基线性能指标。
📝 摘要（中文）
在复杂的3D游戏环境中，玩家依赖视觉线索来识别地图过渡点。有效识别这些点对于客户端自动映射至关重要，并为评估地图提示的呈现提供了客观依据。本文将可通行的空间过渡点（STP）检测和选择唯一的主要STP（MSTP）作为新的研究重点，提出了一种两阶段的深度学习管道，首先使用Faster R-CNN检测潜在的STP，然后通过融合局部和全局视觉特征的轻量级MSTP选择器对其进行排序。实验结果表明，尽管全网络微调在数据充足时能获得更好的STP检测效果，但在低数据场景和MSTP选择任务中，仅使用适配器的迁移学习显著更为稳健和有效。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在复杂3D RPG游戏中有效检测可通行的空间过渡点（STP）及选择主要STP（MSTP）的问题。现有方法在数据稀缺情况下表现不佳，难以满足游戏设计需求。
核心思路：通过引入两阶段深度学习管道，首先检测潜在的STP，然后使用轻量级选择器对其进行排序，从而提高导航的效率和准确性。这样的设计旨在结合局部和全局视觉特征，以更好地适应不同的游戏场景。
技术框架：整体架构包括两个主要阶段：第一阶段使用Faster R-CNN进行STP的检测，第二阶段通过融合局部和全局特征的轻量级MSTP选择器进行排序。此外，论文还引入了可选的检索增强融合步骤，以进一步提升性能。
关键创新：本研究的主要创新在于定义了一个新的问题领域，并提出了有效的检测与选择方法，尤其是在低数据场景中，适配器迁移学习显著提高了模型的鲁棒性。
关键设计：在网络结构上，采用了Faster R-CNN进行STP检测，并设计了轻量级选择器以融合不同层次的特征。损失函数和参数设置经过精心调整，以确保在不同数据量下的最佳性能。实验中还探讨了适配器的有效性，尤其是在数据稀缺的情况下。
📊 实验亮点
实验结果显示，在自建数据集上，采用全网络微调的STP检测性能优于基线，但在低数据场景中，仅使用适配器的迁移学习表现出更高的鲁棒性和有效性，验证了该方法的实用性和适应性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括游戏设计、自动化导航系统和AI驱动的用户体验优化工具。通过提供有效的导航辅助，能够提升玩家的游戏体验，并为游戏设计师提供数据驱动的决策支持，未来可能影响游戏开发的整体流程。
📄 摘要（原文）
In complex 3D game environments, players rely on visual affordances to spot map transition points. Efficient identification of such points is important to client-side auto-mapping, and provides an objective basis for evaluating map cue presentation. In this work, we formalize the task of detecting traversable Spatial Transition Points (STPs)-connectors between two sub regions-and selecting the singular Main STP (MSTP), the unique STP that lies on the designer-intended critical path toward the player's current macro-objective, from a single game frame, proposing this as a new research focus. We introduce a two-stage deep-learning pipeline that first detects potential STPs using Faster R-CNN and then ranks them with a lightweight MSTP selector that fuses local and global visual features. Both stages benefit from parameter-efficient adapters, and we further introduce an optional retrieval-augmented fusion step. Our primary goal is to establish the feasibility of this problem and set baseline performance metrics. We validate our approach on a custom-built, diverse dataset collected from five Action RPG titles. Our experiments reveal a key trade-off: while full-network fine-tuning produces superior STP detection with sufficient data, adapter-only transfer is significantly more robust and effective in low-data scenarios and for the MSTP selection task. By defining this novel problem, providing a baseline pipeline and dataset, and offering initial insights into efficient model adaptation, we aim to contribute to future AI-driven navigation aids and data-informed level-design tools.