論文の概要: Learn to Differ: Sim2Real Small Defection Segmentation Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04297v1
- Date: Sun, 7 Mar 2021 08:25:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-10 23:07:21.546573
- Title: Learn to Differ: Sim2Real Small Defection Segmentation Network
- Title（参考訳）: ディファレンスを学ぶ: Sim2Real Small Defection Segmentation Network
- Authors: Zexi Chen, Zheyuan Huang, Yunkai Wang, Xuecheng Xu, Yue Wang, Rong
Xiong
- Abstract要約: 小さな欠陥セグメンテーションアプローチは、特定の設定で訓練され、固定コンテキストによって制限される傾向があります。
コンテキストに関係なく2つの画像間で小さな欠陥を区別する方法を学ぶネットワークSSDSを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.488353860049898
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent studies on deep-learning-based small defection segmentation approaches
are trained in specific settings and tend to be limited by fixed context.
Throughout the training, the network inevitably learns the representation of
the background of the training data before figuring out the defection. They
underperform in the inference stage once the context changed and can only be
solved by training in every new setting. This eventually leads to the
limitation in practical robotic applications where contexts keep varying. To
cope with this, instead of training a network context by context and hoping it
to generalize, why not stop misleading it with any limited context and start
training it with pure simulation? In this paper, we propose the network SSDS
that learns a way of distinguishing small defections between two images
regardless of the context, so that the network can be trained once for all. A
small defection detection layer utilizing the pose sensitivity of phase
correlation between images is introduced and is followed by an outlier masking
layer. The network is trained on randomly generated simulated data with simple
shapes and is generalized across the real world. Finally, SSDS is validated on
real-world collected data and demonstrates the ability that even when trained
in cheap simulation, SSDS can still find small defections in the real world
showing the effectiveness and its potential for practical applications.
- Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく小さな欠陥セグメント化手法に関する最近の研究は、特定の設定で訓練されており、一定の文脈で制限される傾向にある。
トレーニング中、ネットワークは、欠陥を突き止める前に、トレーニングデータの背景の表現を必然的に学習します。
コンテキストが変更されると推論段階ではパフォーマンスが低下し、新しい設定ごとにトレーニングすることでのみ解決できる。
これは最終的に、コンテキストが変化し続ける実用的ロボットアプリケーションに制限をもたらす。
これに対処するために、ネットワークコンテキストをコンテキスト別にトレーニングし、一般化を期待するのではなく、制限されたコンテキストで誤解し、純粋なシミュレーションでトレーニングを開始すべきなのか?
本稿では,コンテキストに関わらず2つの画像間の小さな欠陥を識別する方法を学習するネットワークSSDSを提案する。
画像間の位相相関のポーズ感度を利用した小さな欠陥検出層が導入され、その後に異常マスキング層が続く。
ネットワークは、単純な形状でランダムに生成されたシミュレーションデータに基づいて訓練され、現実世界で一般化される。
最後に、SSDSは実世界の収集されたデータに基づいて検証され、安価なシミュレーションでトレーニングしても、実際の世界で小さな欠陥を見つけ、実用的応用の可能性を示す能力を示す。
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