論文の概要: Topological Semantic Mapping by Consolidation of Deep Visual Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.12709v1
- Date: Thu, 24 Jun 2021 01:10:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-25 14:57:18.144441
- Title: Topological Semantic Mapping by Consolidation of Deep Visual Features
- Title（参考訳）: 深い視覚特徴の統合によるトポロジカル意味マッピング
- Authors: Ygor C. N. Sousa, Hansenclever F. Bassani
- Abstract要約: 本研究は,ロボットが操作する環境の複数ビューで撮影された2次元画像から,CNNによって抽出された深い視覚的特徴を利用するトポロジカルセマンティックマッピング手法を提案する。
実世界の屋内データセットを用いて実験を行った結果、この手法は領域の視覚的特徴を統合し、それらを用いてオブジェクトとカテゴリを意味的特性として認識できることがわかった。
- 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: Many works in the recent literature introduce semantic mapping methods that
use CNNs (Convolutional Neural Networks) to recognize semantic properties in
images. The types of properties (eg.: room size, place category, and objects)
and their classes (eg.: kitchen and bathroom, for place category) are usually
predefined and restricted to a specific task. Thus, all the visual data
acquired and processed during the construction of the maps are lost and only
the recognized semantic properties remain on the maps. In contrast, this work
introduces a topological semantic mapping method that uses deep visual features
extracted by a CNN, the GoogLeNet, from 2D images captured in multiple views of
the environment as the robot operates, to create consolidated representations
of visual features acquired in the regions covered by each topological node.
These consolidated representations allow flexible recognition of semantic
properties of the regions and use in a range of visual tasks. The experiments,
performed using a real-world indoor dataset, showed that the method is able to
consolidate the visual features of regions and use them to recognize objects
and place categories as semantic properties, and to indicate the topological
location of images, with very promising results. The objects are classified
using the classification layer of GoogLeNet, without retraining, and the place
categories are recognized using a shallow Multilayer Perceptron.
- Abstract（参考訳）: 最近の文献では、画像のセマンティック特性を認識するためにCNN(Convolutional Neural Networks)を使用するセマンティックマッピング手法を導入している。
プロパティの種類(例)。
:部屋の大きさ,場所カテゴリー,対象)とそのクラス(例。
キッチンとトイレ(場所)は通常、事前に定義され、特定のタスクに制限される。
したがって、地図の構築中に取得・処理された全ての視覚データは失われ、認識された意味的特性のみが地図上に残る。
対照的に,本研究では,ロボットが操作する環境の複数ビューで捉えた2次元画像から,CNNによって抽出された深い視覚的特徴を利用するトポロジ的意味マッピング手法を導入し,各トポロジ的ノードがカバーする領域で取得した視覚的特徴の総合表現を作成する。
これらの統合表現は、領域の意味的特性を柔軟に認識し、様々な視覚的タスクで使用できる。
実世界の屋内データセットを用いて行った実験は、この手法が領域の視覚的特徴を統合し、オブジェクトやカテゴリを意味的特性として認識し、画像のトポロジカルな位置を非常に有望な結果で示すことができることを示した。
対象物をGoogLeNetの分類層を用いて再訓練することなく分類し,浅い多層パーセプトロンを用いて位置分類を行う。
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