Fugu-MT 論文翻訳(概要): Starkit: RoboCup Humanoid KidSize 2021 Worldwide Champion Team Paper

論文の概要: Starkit: RoboCup Humanoid KidSize 2021 Worldwide Champion Team Paper

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08377v1
Date: Fri, 15 Oct 2021 21:34:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-21 23:15:43.318182
Title: Starkit: RoboCup Humanoid KidSize 2021 Worldwide Champion Team Paper
Title（参考訳）: Starkit: RoboCup Humanoid KidSize 2021 世界チャンピオンチームペーパー
Authors: Egor Davydenko, Ivan Khokhlov, Vladimir Litvinenko, Ilya Ryakin, Ilya Osokin, and Azer Babaev
Abstract要約: この記事では、RoboCup 2019 SydneyとRoboCup 2021 Worldwideの間で開発中の機能について紹介する。これらの特徴には、検出とローカライゼーション、機械的およびアルゴリズム的ノベルティなど、視覚に関する事項が含まれる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This article is devoted to the features that were under development between RoboCup 2019 Sydney and RoboCup 2021 Worldwide. These features include vision-related matters, such as detection and localization, mechanical and algorithmic novelties. Since the competition was held virtually, the simulation-specific features are also considered in the article. We give an overview of the approaches that were tried out along with the analysis of their preconditions, perspectives and the evaluation of their performance.
Abstract（参考訳）: この記事では、RoboCup 2019 SydneyとRoboCup 2021 Worldwideの間で開発中の機能について紹介する。これらの特徴には、検出とローカライゼーション、機械的およびアルゴリズム的ノベルティなどの視覚関連事項が含まれる。競技は事実上行われていたため、シミュレーション特有の特徴も記事で検討されている。本報告では, 事前条件の分析, 視点, 性能評価とともに, 試行されたアプローチの概要について述べる。

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