A3RNN: Bi-directional Fusion of Bottom-up and Top-down Process for Developmental Visual Attention in Robots

📄 arXiv: 2510.10221v1 📥 PDF

作者: Hyogo Hiruma, Hiroshi Ito, Hiroki Mori, Tetsuya Ogata

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-11

备注: 8 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出A3RNN模型，通过双向融合自下而上和自上而下过程，实现机器人发育视觉注意力

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视觉注意力 机器人学习 自上而下 自下而上 双向RNN 模仿学习 发育机制

📋 核心要点

  1. 现有机器人视觉注意力机制缺乏对自上而下和自下而上过程的有效融合，难以模拟人类发育过程。
  2. 提出A3RNN模型，通过双向RNN架构，显式地融合预测性的自上而下信号和显著性驱动的自下而上线索。
  3. 实验表明，该模型能够产生更连贯和可解释的注意力模式，并验证了发育机制对鲁棒注意力形成的重要性。

📝 摘要（中文）

本研究探讨了机器人学习中自上而下(TD)和自下而上(BU)视觉注意力之间的发育交互。我们的目标是理解类人注意力行为如何通过TD和BU机制的相互适应而逐渐形成。为此，我们提出了一种新的注意力模型$A^3 RNN$，该模型通过双向注意力架构整合了预测性的TD信号和基于显著性的BU线索。我们在机器人操作任务中使用模仿学习来评估我们的模型。实验结果表明，注意力行为在整个训练过程中不断演变，从显著性驱动的探索到预测驱动的引导。最初，BU注意力突出显示视觉上显著的区域，从而引导TD过程，而随着学习的进行，TD注意力稳定下来并开始重塑被认为是显著的内容。这种轨迹反映了认知科学和自由能框架的原理，表明通过感知和内部预测之间的交互进行自组织注意力非常重要。虽然没有针对稳定性进行显式优化，但我们的模型表现出比基线更连贯和可解释的注意力模式，这支持了发育机制有助于鲁棒注意力形成的观点。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人视觉注意力机制通常侧重于静态图像的显著性检测或基于任务的注意力预测，缺乏对注意力机制动态发育过程的建模，难以模拟人类视觉注意力的形成过程。此外，现有方法对自上而下（TD）和自下而上（BU）信号的融合方式较为简单，无法有效捕捉两者之间的相互作用。

核心思路：本论文的核心思路是通过构建一个双向循环神经网络（RNN）结构，显式地建模TD和BU信号之间的相互作用。该模型模拟了人类视觉注意力从最初的显著性驱动到逐渐受到内部预测影响的发育过程。通过这种方式，模型能够学习到更鲁棒、更具解释性的注意力模式。

技术框架：A3RNN模型包含两个主要的RNN模块：一个用于处理TD信号，另一个用于处理BU信号。BU模块接收来自视觉输入的显著性信息，而TD模块则基于先前的状态和预测信息生成注意力权重。这两个模块通过一个双向融合层进行交互，该融合层将TD和BU信号结合起来，生成最终的注意力权重。整个框架通过模仿学习进行训练，目标是使机器人的注意力行为与人类演示数据相匹配。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个双向注意力架构，能够显式地建模TD和BU信号之间的相互作用。这种双向融合机制允许模型在训练过程中动态地调整TD和BU信号的权重，从而模拟了人类视觉注意力从显著性驱动到预测驱动的发育过程。此外，该模型的设计灵感来源于认知科学中的自由能框架，强调了感知和内部预测之间的相互作用对注意力形成的重要性。

关键设计：A3RNN模型使用LSTM作为基本的RNN单元。BU模块的输入是基于图像显著性检测算法提取的显著性图。TD模块的输入是先前的状态和预测信息，例如目标的位置或状态。双向融合层使用一个可学习的权重矩阵来结合TD和BU信号。损失函数采用交叉熵损失，用于衡量模型预测的注意力权重与人类演示数据之间的差异。训练过程中，模型通过反向传播算法优化网络参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，A3RNN模型能够产生比基线模型更连贯和可解释的注意力模式。在机器人操作任务中，A3RNN模型能够更好地模仿人类的注意力行为，从而提高任务完成的成功率。此外，该模型还表现出较强的鲁棒性，即使在存在噪声或干扰的情况下，也能保持稳定的注意力模式。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人操作、自动驾驶、智能监控等领域。通过模拟人类视觉注意力的发育过程，可以提高机器人在复杂环境中的感知能力和决策能力。例如，在机器人操作中，该模型可以帮助机器人更准确地定位和抓取目标物体；在自动驾驶中，可以帮助车辆更好地理解周围环境，提高行驶安全性。

📄 摘要（原文）

This study investigates the developmental interaction between top-down (TD) and bottom-up (BU) visual attention in robotic learning. Our goal is to understand how structured, human-like attentional behavior emerges through the mutual adaptation of TD and BU mechanisms over time. To this end, we propose a novel attention model $A^3 RNN$ that integrates predictive TD signals and saliency-based BU cues through a bi-directional attention architecture. We evaluate our model in robotic manipulation tasks using imitation learning. Experimental results show that attention behaviors evolve throughout training, from saliency-driven exploration to prediction-driven direction. Initially, BU attention highlights visually salient regions, which guide TD processes, while as learning progresses, TD attention stabilizes and begins to reshape what is perceived as salient. This trajectory reflects principles from cognitive science and the free-energy framework, suggesting the importance of self-organizing attention through interaction between perception and internal prediction. Although not explicitly optimized for stability, our model exhibits more coherent and interpretable attention patterns than baselines, supporting the idea that developmental mechanisms contribute to robust attention formation.