論文の概要: ChiNet: Deep Recurrent Convolutional Learning for Multimodal Spacecraft Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10282v1
• Date: Mon, 23 Aug 2021 16:48:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-24 16:06:05.617387
• Title: ChiNet: Deep Recurrent Convolutional Learning for Multimodal Spacecraft Pose Estimation
• Title（参考訳）: ChiNet: マルチモーダル宇宙空間推定のための深部反復畳み込み学習
• Authors: Duarte Rondao, Nabil Aouf, Mark A. Richardson
• Abstract要約: 本稿では,ランデブーシーケンスからの時間情報を組み込んで,宇宙船の相対的な姿勢を推定する革新的な深層学習パイプラインを提案する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)バックボーンによって抽出された特徴の処理のために、データのシーケンスをモデル化する上で、LSTM(Long Short-term memory)ユニットのパフォーマンスを活用する。 3つの異なるトレーニング戦略が組み合わさって、特徴学習を容易にし、回帰によるエンドツーエンドのポーズ推定を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.964047152162558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an innovative deep learning pipeline which estimates the relative pose of a spacecraft by incorporating the temporal information from a rendezvous sequence. It leverages the performance of long short-term memory (LSTM) units in modelling sequences of data for the processing of features extracted by a convolutional neural network (CNN) backbone. Three distinct training strategies, which follow a coarse-to-fine funnelled approach, are combined to facilitate feature learning and improve end-to-end pose estimation by regression. The capability of CNNs to autonomously ascertain feature representations from images is exploited to fuse thermal infrared data with red-green-blue (RGB) inputs, thus mitigating the effects of artefacts from imaging space objects in the visible wavelength. Each contribution of the proposed framework, dubbed ChiNet, is demonstrated on a synthetic dataset, and the complete pipeline is validated on experimental data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ランデブーシーケンスからの時間情報を組み込んで,宇宙船の相対的な姿勢を推定する革新的な深層学習パイプラインを提案する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)バックボーンによって抽出された特徴の処理のために、データのシーケンスをモデル化する上で、LSTMユニットのパフォーマンスを活用する。 3つの異なるトレーニング戦略が組み合わさって、特徴学習を容易にし、回帰によるエンドツーエンドのポーズ推定を改善する。 画像から特徴表現を自律的に確認するcnnの能力を利用して、熱赤外データを赤緑色(rgb)入力と融合させ、可視波長における画像空間オブジェクトからのアーティファクトの効果を緩和する。 chinetと呼ばれるフレームワークのそれぞれの貢献は、合成データセット上で実証され、完全なパイプラインは実験データ上で検証される。

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