論文の概要: A Multisensory Learning Architecture for Rotation-invariant Object Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.06292v1
• Date: Mon, 14 Sep 2020 09:39:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 12:08:04.063126
• Title: A Multisensory Learning Architecture for Rotation-invariant Object Recognition
• Title（参考訳）: 回転不変物体認識のための多感覚学習アーキテクチャ
• Authors: Murat Kirtay and Guido Schillaci and Verena V. Hafner
• Abstract要約: 本研究では,iCubロボットを用いて構築した新しいデータセットを用いて,物体認識のための多感覚機械学習アーキテクチャを提案する。 提案アーキテクチャでは、畳み込みニューラルネットワークを用いて、グレースケールカラー画像の表現(すなわち特徴)と深度データを処理するための多層パーセプトロンアルゴリズムを組み合わせる。
• 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: This study presents a multisensory machine learning architecture for object recognition by employing a novel dataset that was constructed with the iCub robot, which is equipped with three cameras and a depth sensor. The proposed architecture combines convolutional neural networks to form representations (i.e., features) for grayscaled color images and a multi-layer perceptron algorithm to process depth data. To this end, we aimed to learn joint representations of different modalities (e.g., color and depth) and employ them for recognizing objects. We evaluate the performance of the proposed architecture by benchmarking the results obtained with the models trained separately with the input of different sensors and a state-of-the-art data fusion technique, namely decision level fusion. The results show that our architecture improves the recognition accuracy compared with the models that use inputs from a single modality and decision level multimodal fusion method.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3台のカメラと深度センサを備えたiCubロボットを用いて構築した新しいデータセットを用いて,物体認識のための多感覚機械学習アーキテクチャを提案する。 提案アーキテクチャは畳み込みニューラルネットワークとグレースケールカラー画像の表現(つまり特徴)と深度データを処理する多層パーセプトロンアルゴリズムを組み合わせたものである。 この目的のために,異なるモダリティ(色や深さなど)の合同表現を学習し,物体認識に活用することを目的とした。 我々は,異なるセンサの入力と最新のデータ融合技術,すなわち意思決定レベル融合を別々にトレーニングしたモデルを用いて,提案アーキテクチャの性能をベンチマークすることで評価した。 その結果,本アーキテクチャは,単一モードおよび決定レベルのマルチモーダル融合法からの入力を用いたモデルと比較して,認識精度の向上を図っている。

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