論文の概要: Stillleben: Realistic Scene Synthesis for Deep Learning in Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05659v1
• Date: Tue, 12 May 2020 10:11:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 19:17:42.299805
• Title: Stillleben: Realistic Scene Synthesis for Deep Learning in Robotics
• Title（参考訳）: Stillleben:ロボットのディープラーニングのためのリアルなシーン合成
• Authors: Max Schwarz and Sven Behnke
• Abstract要約: 本稿では,シーン認識タスクの学習データを生成するための合成パイプラインについて述べる。 本手法は,物理シミュレーションを用いて,物体メッシュを物理的に現実的で密集したシーンに配置する。 私たちのパイプラインは、ディープニューラルネットワークのトレーニング中にオンラインで実行できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.30312206728974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training data is the key ingredient for deep learning approaches, but difficult to obtain for the specialized domains often encountered in robotics. We describe a synthesis pipeline capable of producing training data for cluttered scene perception tasks such as semantic segmentation, object detection, and correspondence or pose estimation. Our approach arranges object meshes in physically realistic, dense scenes using physics simulation. The arranged scenes are rendered using high-quality rasterization with randomized appearance and material parameters. Noise and other transformations introduced by the camera sensors are simulated. Our pipeline can be run online during training of a deep neural network, yielding applications in life-long learning and in iterative render-and-compare approaches. We demonstrate the usability by learning semantic segmentation on the challenging YCB-Video dataset without actually using any training frames, where our method achieves performance comparable to a conventionally trained model. Additionally, we show successful application in a real-world regrasping system.
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータは、ディープラーニングアプローチの鍵となる要素であるが、ロボット工学でしばしば遭遇する専門分野の獲得は困難である。 本稿では,セマンティックセグメンテーションやオブジェクト検出,対応性やポーズ推定といった,乱れたシーン認識タスクのトレーニングデータを生成することができる合成パイプラインについて述べる。 物理シミュレーションを用いて,物体メッシュを物理的にリアルで密集したシーンに配置する。 配置されたシーンは、ランダムな外観と材料パラメータを持つ高品質なラスタライズを用いてレンダリングされる。 カメラセンサに導入されたノイズやその他の変換をシミュレートする。 私たちのパイプラインはディープニューラルネットワークのトレーニング中にオンラインで実行することができ、生涯学習や反復的なレンダリング・アンド・コンパレートアプローチに応用できます。 本手法は,従来のモデルに匹敵する性能を実現するため,実際にトレーニングフレームを使わずに,挑戦的なycbビデオデータセット上で意味セグメンテーションを学習することで,ユーザビリティを実証する。 さらに,実世界のリグラッピングシステムでの成功例を示す。

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