論文の概要: Visually Impaired Aid using Convolutional Neural Networks, Transfer
Learning, and Particle Competition and Cooperation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04473v1
- Date: Sat, 9 May 2020 16:11:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-05 06:35:21.634224
- Title: Visually Impaired Aid using Convolutional Neural Networks, Transfer
Learning, and Particle Competition and Cooperation
- Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークを用いた視覚障害者支援, 伝達学習, 粒子競合と協調
- Authors: Fabricio Breve, Carlos Norberto Fischer
- Abstract要約: 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、伝達学習、半教師付き学習(SSL)を用いて、視覚障害者支援を目的としたフレームワークを構築することを提案する。
計算コストが低く、従って、追加の機器に頼ることなく、現在のスマートフォンで実装することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Navigation and mobility are some of the major problems faced by visually
impaired people in their daily lives. Advances in computer vision led to the
proposal of some navigation systems. However, most of them require expensive
and/or heavy hardware. In this paper we propose the use of convolutional neural
networks (CNN), transfer learning, and semi-supervised learning (SSL) to build
a framework aimed at the visually impaired aid. It has low computational costs
and, therefore, may be implemented on current smartphones, without relying on
any additional equipment. The smartphone camera can be used to automatically
take pictures of the path ahead. Then, they will be immediately classified,
providing almost instantaneous feedback to the user. We also propose a dataset
to train the classifiers, including indoor and outdoor situations with
different types of light, floor, and obstacles. Many different CNN
architectures are evaluated as feature extractors and classifiers, by
fine-tuning weights pre-trained on a much larger dataset. The graph-based SSL
method, known as particle competition and cooperation, is also used for
classification, allowing feedback from the user to be incorporated without
retraining the underlying network. 92\% and 80\% classification accuracy is
achieved in the proposed dataset in the best supervised and SSL scenarios,
respectively.
- Abstract（参考訳）: ナビゲーションとモビリティは、日常生活の中で視覚障害者が直面する主要な問題である。
コンピュータビジョンの進歩はいくつかのナビゲーションシステムの提案につながった。
しかし、そのほとんどは高価で重いハードウェアを必要とする。
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(cnn),転送学習,半教師付き学習(ssl)を用いて視覚障害者支援のためのフレームワークを構築することを提案する。
計算コストが低く、従って、追加の機器に頼ることなく、現在のスマートフォンで実装することができる。
スマートフォンのカメラは、前方の道の写真を撮るのに使える。
その後、すぐに分類され、ほぼ瞬時にユーザにフィードバックを提供する。
また,照明,床,障害物の異なる屋内および屋外の状況を含む分類器を訓練するためのデータセットを提案する。
多くの異なるCNNアーキテクチャは、より大きなデータセットで事前訓練された微調整重みによって特徴抽出器と分類器として評価される。
グラフベースのSSLメソッドは、パーティクルコンペティションとコラボレーティブとして知られており、ネットワークを再トレーニングすることなく、ユーザからのフィードバックを組み込むことができる。
92\%と80\%の分類精度は、それぞれ最高の教師付きシナリオとSSLシナリオで提案されたデータセットで達成される。
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