論文の概要: AI Online Filters to Real World Image Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08242v1
• Date: Tue, 11 Feb 2020 08:23:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-02 01:19:54.688810
• Title: AI Online Filters to Real World Image Recognition
• Title（参考訳）: 実世界画像認識のためのaiオンラインフィルタ
• Authors: Hai Xiao, Jin Shang and Mengyuan Huang
• Abstract要約: 本研究では,画像認識反射モデルに強化制御を加え,全体的な性能を向上させるための新しい手法について検討する。 環境検知とAIに基づく自己適応エージェントのモデリングを併用した共通インフラストラクチャに従って、我々は複数のタイプのAI制御エージェントを実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.874719076317905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep artificial neural networks, trained with labeled data sets are widely used in numerous vision and robotics applications today. In terms of AI, these are called reflex models, referring to the fact that they do not self-evolve or actively adapt to environmental changes. As demand for intelligent robot control expands to many high level tasks, reinforcement learning and state based models play an increasingly important role. Herein, in computer vision and robotics domain, we study a novel approach to add reinforcement controls onto the image recognition reflex models to attain better overall performance, specifically to a wider environment range beyond what is expected of the task reflex models. Follow a common infrastructure with environment sensing and AI based modeling of self-adaptive agents, we implement multiple types of AI control agents. To the end, we provide comparative results of these agents with baseline, and an insightful analysis of their benefit to improve overall image recognition performance in real world.
• Abstract（参考訳）: ラベル付きデータセットでトレーニングされたディープニューラルネットワークは、現在多くのビジョンやロボティクスアプリケーションで広く使われている。 AIの観点では、これらは反射モデルと呼ばれ、自己進化や環境の変化に積極的に適応しないという事実に言及している。 インテリジェントロボット制御の需要が多くのハイレベルなタスクに拡大するにつれて、強化学習と状態ベースモデルがますます重要な役割を果たす。 本稿では,コンピュータビジョンとロボット工学の領域において,画像認識反射モデルに強化制御を加えることで,全体的な性能の向上,特にタスク反射モデルが期待する以上の広い環境範囲に到達させる手法について検討する。 環境センシングとaiに基づく自己適応エージェントのモデリングと共通のインフラストラクチャに従うことで、複数のタイプのai制御エージェントを実装する。 最後に,これらのエージェントをベースラインで比較した結果と,実世界の画像認識性能を向上する上でのメリットの洞察に富んだ分析を行った。

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