Fugu-MT 論文翻訳(概要): One-Shot Object Localization Using Learnt Visual Cues via Siamese Networks

論文の概要: One-Shot Object Localization Using Learnt Visual Cues via Siamese Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13690v1
Date: Sat, 26 Dec 2020 07:40:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-25 01:11:05.989827
Title: One-Shot Object Localization Using Learnt Visual Cues via Siamese Networks
Title（参考訳）: siameseネットワークを用いた学習視覚手がかりを用いたワンショット物体定位
Authors: Sagar Gubbi Venkatesh and Bharadwaj Amrutur
Abstract要約: 本研究では,新しい環境にローカライズされなければならない新規な関心対象を特定するために視覚的な手がかりを用いる。 Siameseネットワークを備えたエンドツーエンドのニューラルネットワークを使用して、キューを学び、関心のあるオブジェクトを推論し、新しい環境でローカライズします。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7832189413179361
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: A robot that can operate in novel and unstructured environments must be capable of recognizing new, previously unseen, objects. In this work, a visual cue is used to specify a novel object of interest which must be localized in new environments. An end-to-end neural network equipped with a Siamese network is used to learn the cue, infer the object of interest, and then to localize it in new environments. We show that a simulated robot can pick-and-place novel objects pointed to by a laser pointer. We also evaluate the performance of the proposed approach on a dataset derived from the Omniglot handwritten character dataset and on a small dataset of toys.
Abstract（参考訳）: 新規で非構造的な環境で動作可能なロボットは、これまで見えなかった新しい物体を認識する能力を持つ必要がある。本研究では,新しい環境にローカライズされなければならない新規な関心対象を特定するために視覚的な手がかりを用いる。 siameseネットワークを備えたエンドツーエンドニューラルネットワークを使用して、キューを学習し、関心のあるオブジェクトを推論し、新たな環境にローカライズする。シミュレーションロボットはレーザーポインターが指している新しい物体をピックアップ・アンド・プレースできることを示す。また,オムニグロット手書き文字データセットと玩具の小さなデータセットから得られたデータセットに対する提案手法の性能評価を行った。

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