論文の概要: Unsupervised Domain Adaptation through Inter-modal Rotation for RGB-D Object Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10016v1
• Date: Tue, 21 Apr 2020 13:53:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 07:33:47.288842
• Title: Unsupervised Domain Adaptation through Inter-modal Rotation for RGB-D Object Recognition
• Title（参考訳）: RGB-Dオブジェクト認識のためのモーダル間回転による教師なし領域適応
• Authors: Mohammad Reza Loghmani, Luca Robbiano, Mirco Planamente, Kiru Park, Barbara Caputo and Markus Vincze
• Abstract要約: 本稿では,RGBと深度画像のモーダル間関係を利用して,合成領域から実領域へのシフトを低減する新しいRGB-D DA法を提案する。 提案手法は,主認識タスクに加えて,RGBと深度画像の相対的回転を予測するプリテキストタスクである畳み込みニューラルネットワークを訓練することで解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.24587317555857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised Domain Adaptation (DA) exploits the supervision of a label-rich source dataset to make predictions on an unlabeled target dataset by aligning the two data distributions. In robotics, DA is used to take advantage of automatically generated synthetic data, that come with "free" annotation, to make effective predictions on real data. However, existing DA methods are not designed to cope with the multi-modal nature of RGB-D data, which are widely used in robotic vision. We propose a novel RGB-D DA method that reduces the synthetic-to-real domain shift by exploiting the inter-modal relation between the RGB and depth image. Our method consists of training a convolutional neural network to solve, in addition to the main recognition task, the pretext task of predicting the relative rotation between the RGB and depth image. To evaluate our method and encourage further research in this area, we define two benchmark datasets for object categorization and instance recognition. With extensive experiments, we show the benefits of leveraging the inter-modal relations for RGB-D DA.
• Abstract（参考訳）: Unsupervised Domain Adaptation (DA)はラベル豊富なソースデータセットの監視を利用して、2つのデータ分布を整列させてラベルのないターゲットデータセットの予測を行う。 ロボット工学では、DAは自動生成された合成データ、つまり「自由」アノテーションの利点を生かし、実データに対する効果的な予測を行う。 しかし、既存のDA法は、ロボットビジョンで広く使われているRGB-Dデータのマルチモーダルな性質に対処するためには設計されていない。 本稿では,RGBと深度画像間のモーダル関係を利用して,合成領域から実領域へのシフトを低減する新しいRGB-D DA法を提案する。 提案手法は,主認識タスクに加えて,RGBと深度画像の相対的回転を予測するプリテキストタスクである畳み込みニューラルネットワークを訓練することで解決する。 本手法の評価とさらなる研究を促進するため,オブジェクト分類とインスタンス認識のためのベンチマークデータセットを2つ定義する。 広範な実験により,RGB-D DAのモーダル間関係を利用する利点が示された。

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