論文の概要: DcnnGrasp: Towards Accurate Grasp Pattern Recognition with Adaptive Regularizer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05218v1
• Date: Wed, 11 May 2022 00:34:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-12 19:36:37.355919
• Title: DcnnGrasp: Towards Accurate Grasp Pattern Recognition with Adaptive Regularizer Learning
• Title（参考訳）: DcnnGrasp:適応正規化学習による正確なGraspパターン認識を目指して
• Authors: Xiaoqin Zhang, Ziwei Huang, Jingjing Zheng, Shuo Wang, and Xianta Jiang
• Abstract要約: 現在の最先端手法は、パターン認識に不可欠なオブジェクトのカテゴリ情報を無視している。 本稿では,物体分類と把握パターン認識の連成学習を実現するために,二分岐畳み込みニューラルネットワーク(DcnnGrasp)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.08779945306727
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of grasp pattern recognition aims to derive the applicable grasp types of an object according to the visual information. Current state-of-the-art methods ignore category information of objects which is crucial for grasp pattern recognition. This paper presents a novel dual-branch convolutional neural network (DcnnGrasp) to achieve joint learning of object category classification and grasp pattern recognition. DcnnGrasp takes object category classification as an auxiliary task to improve the effectiveness of grasp pattern recognition. Meanwhile, a new loss function called joint cross-entropy with an adaptive regularizer is derived through maximizing a posterior, which significantly improves the model performance. Besides, based on the new loss function, a training strategy is proposed to maximize the collaborative learning of the two tasks. The experiment was performed on five household objects datasets including the RGB-D Object dataset, Hit-GPRec dataset, Amsterdam library of object images (ALOI), Columbia University Image Library (COIL-100), and MeganePro dataset 1. The experimental results demonstrated that the proposed method can achieve competitive performance on grasp pattern recognition with several state-of-the-art methods. Specifically, our method even outperformed the second-best one by nearly 15% in terms of global accuracy for the case of testing a novel object on the RGB-D Object dataset.
• Abstract（参考訳）: パターン認識のタスクは、視覚情報に応じて対象物の適切な把握タイプを導出することを目的としている。 現在の最先端手法は、パターン認識に不可欠なオブジェクトのカテゴリ情報を無視している。 本稿では,物体分類と把握パターン認識の連成学習を実現するために,二分岐畳み込みニューラルネットワーク(DcnnGrasp)を提案する。 DcnnGraspは、パターン認識の有効性を向上させるために、オブジェクトカテゴリ分類を補助タスクとして利用する。 一方、適応正則化器を用いたジョイントクロスエントロピーと呼ばれる新たな損失関数は、後方を最大化し、モデル性能を大幅に向上させる。 さらに,新たな損失関数に基づいて,2つのタスクの協調学習を最大化するためのトレーニング戦略を提案する。 実験はrgb-d object dataset, hit-gprec dataset, amsterdam library of object images (aloi), columbia university image library (coil-100), meganepro dataset 1を含む5つの家庭用オブジェクトデータセットで実施された。 実験の結果,提案手法はいくつかの最先端手法を用いて,パターン認識における競合性能を実現することができた。 特に、rgb-dオブジェクトデータセットで新しいオブジェクトをテストする場合、この手法は世界的精度の点で、第2位を15%近く上回っていた。

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