論文の概要: ViT Cane: Visual Assistant for the Visually Impaired

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.13857v1
• Date: Sun, 26 Sep 2021 02:30:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-30 07:04:59.158751
• Title: ViT Cane: Visual Assistant for the Visually Impaired
• Title（参考訳）: ViT Cane:視覚障害者のためのビジュアルアシスタント
• Authors: Bhavesh Kumar
• Abstract要約: 本稿では,視覚変換器モデルを利用してリアルタイムに障害物を検出するViT Caneを提案する。 システム全体はPi Camera Module v2とRaspberry Pi 4Bと8GB Ramと4基のモーターで構成されています。 4つのモーターを用いた触覚入力に基づいて、障害物検出モデルは、未知の地形を視覚的に損なうのを助けるのに非常に効率的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Blind and visually challenged face multiple issues with navigating the world independently. Some of these challenges include finding the shortest path to a destination and detecting obstacles from a distance. To tackle this issue, this paper proposes ViT Cane, which leverages a vision transformer model in order to detect obstacles in real-time. Our entire system consists of a Pi Camera Module v2, Raspberry Pi 4B with 8GB Ram and 4 motors. Based on tactile input using the 4 motors, the obstacle detection model is highly efficient in helping visually impaired navigate unknown terrain and is designed to be easily reproduced. The paper discusses the utility of a Visual Transformer model in comparison to other CNN based models for this specific application. Through rigorous testing, the proposed obstacle detection model has achieved higher performance on the Common Object in Context (COCO) data set than its CNN counterpart. Comprehensive field tests were conducted to verify the effectiveness of our system for holistic indoor understanding and obstacle avoidance.
• Abstract（参考訳）: 盲目で視覚的な課題は、独立して世界をナビゲートすることで複数の問題に直面します。 これらの課題には、目的地への最短経路を見つけ、距離から障害物を検出することが含まれる。 そこで本研究では,視覚変換器モデルを利用してリアルタイムに障害物を検出するViT Caneを提案する。 システム全体がPi Camera Module v2とRaspberry Pi 4Bと8GB Ramと4つのモーターで構成されています。 4つのモーターを用いた触覚入力に基づいて、障害物検出モデルは未知の地形の視覚的障害を解消し、容易に再現できるように設計されている。 本稿では, 視覚トランスフォーマーモデルの実用性について, 他のcnnモデルと比較して考察する。 厳密なテストを通じて、提案された障害物検出モデルは、cnnのデータセットよりもcoco(common object in context)データセットで高いパフォーマンスを達成している。 本システムの有効性を総合的屋内理解と障害物回避のための総合的フィールドテストにより検証した。

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