論文の概要: Segmenting Unseen Industrial Components in a Heavy Clutter Using RGB-D Fusion and Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.03501v3
• Date: Tue, 2 Jun 2020 00:23:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 09:29:15.224753
• Title: Segmenting Unseen Industrial Components in a Heavy Clutter Using RGB-D Fusion and Synthetic Data
• Title（参考訳）: RGB-D核融合と合成データを用いたヘビークラッタ中の未確認産業成分の分離
• Authors: Seunghyeok Back, Jongwon Kim, Raeyoung Kang, Seungjun Choi, Kyoobin Lee
• Abstract要約: 産業コンポーネントはテクスチャレスで反射性があり、乱雑で非構造的な環境でよく見られる。 本稿では,テクスチャをランダム化して形状情報にフォーカスする合成データ生成パイプラインを提案する。 信頼性マップ推定器を備えたRGB-D Fusion Mask R-CNNも提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4724825031148411
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Segmentation of unseen industrial parts is essential for autonomous industrial systems. However, industrial components are texture-less, reflective, and often found in cluttered and unstructured environments with heavy occlusion, which makes it more challenging to deal with unseen objects. To tackle this problem, we present a synthetic data generation pipeline that randomizes textures via domain randomization to focus on the shape information. In addition, we propose an RGB-D Fusion Mask R-CNN with a confidence map estimator, which exploits reliable depth information in multiple feature levels. We transferred the trained model to real-world scenarios and evaluated its performance by making comparisons with baselines and ablation studies. We demonstrate that our methods, which use only synthetic data, could be effective solutions for unseen industrial components segmentation.
• Abstract（参考訳）: 自律的産業システムには, 産業部品のセグメンテーションが不可欠である。 しかし、工業用部品はテクスチャを欠き、反射性があり、乱雑で非構造的な環境でもしばしば見られるため、目に見えない物体に対処することはより困難である。 そこで本研究では,テクスチャをランダム化して形状情報にフォーカスする合成データ生成パイプラインを提案する。 さらに,信頼性マップ推定器を備えたrgb-d fusion mask r-cnnを提案する。 訓練したモデルを実世界のシナリオに移し,ベースラインとアブレーション研究との比較を行い,その性能評価を行った。 本研究では, 合成データのみを用いる手法が, 産業部品のセグメント化に有効であることを示す。

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