論文の概要: Object Instance Identification in Dynamic Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05319v1
- Date: Fri, 10 Jun 2022 18:38:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-19 14:10:05.890673
- Title: Object Instance Identification in Dynamic Environments
- Title（参考訳）: 動的環境におけるオブジェクトインスタンスの識別
- Authors: Takuma Yagi, Md Tasnimul Hasan, Yoichi Sato
- Abstract要約: 本研究では,オブジェクトと対話する動的環境において,オブジェクトのインスタンスを識別する問題について検討する。
EPIC-KITCHENSデータセット上に構築された1500以上のインスタンスのベンチマークを構築した。
実験結果から, (i) インスタンス固有の外観変化(ii) 低レベル(色, テクスチャ)と高レベル(オブジェクトカテゴリなど)の機能の統合に対する堅牢性が必要であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.009931116468294
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study the problem of identifying object instances in a dynamic environment
where people interact with the objects. In such an environment, objects'
appearance changes dynamically by interaction with other entities, occlusion by
hands, background change, etc. This leads to a larger intra-instance variation
of appearance than in static environments. To discover the challenges in this
setting, we newly built a benchmark of more than 1,500 instances built on the
EPIC-KITCHENS dataset which includes natural activities and conducted an
extensive analysis of it. Experimental results suggest that (i) robustness
against instance-specific appearance change (ii) integration of low-level
(e.g., color, texture) and high-level (e.g., object category) features (iii)
foreground feature selection on overlapping objects are required for further
improvement.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,オブジェクトと対話する動的環境におけるオブジェクトインスタンスの識別問題について検討する。
このような環境では、オブジェクトの外観は他のエンティティとの相互作用、手による閉塞、背景の変化などによって動的に変化する。
これにより、静的環境よりも外観のインスタンス内変異が大きい。
この設定の課題を発見するために、私たちは新たに、自然活動を含むepic-kitchensデータセット上に構築された1500以上のインスタンスのベンチマークを構築し、その広範な分析を行いました。
実験結果は
(i)インスタンス固有の外観変化に対するロバスト性
(ii)低レベル(例えば、色、テクスチャ)と高レベル(例えば、オブジェクトカテゴリ)の機能の統合
(iii)さらなる改良のために重ね合わせオブジェクトに対する前景特徴の選択が必要となる。
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