論文の概要: SCIM: Simultaneous Clustering, Inference, and Mapping for Open-World Semantic Scene Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10670v1
• Date: Tue, 21 Jun 2022 18:41:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 16:23:01.970350
• Title: SCIM: Simultaneous Clustering, Inference, and Mapping for Open-World Semantic Scene Understanding
• Title（参考訳）: SCIM: オープンワールドセマンティックシーン理解のための同時クラスタリング,推論,マッピング
• Authors: Hermann Blum, Marcus G. M\"uller, Abel Gawel, Roland Siegwart, Cesar Cadena
• Abstract要約: 本研究では,ロボットが未知の環境を探索する際に,新しいセマンティッククラスを自律的に発見し,既知のクラスの精度を向上させる方法を示す。 セグメンテーションモデルを更新するための自己教師付き学習信号を生成するために,マッピングとクラスタリングのための一般的なフレームワークを開発する。 特に、デプロイ中にクラスタリングパラメータをどのように最適化するかを示し、複数の観測モダリティの融合が、以前の作業と比べて新しいオブジェクト発見を改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.19666841489646
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In order to operate in human environments, a robot's semantic perception has to overcome open-world challenges such as novel objects and domain gaps. Autonomous deployment to such environments therefore requires robots to update their knowledge and learn without supervision. We investigate how a robot can autonomously discover novel semantic classes and improve accuracy on known classes when exploring an unknown environment. To this end, we develop a general framework for mapping and clustering that we then use to generate a self-supervised learning signal to update a semantic segmentation model. In particular, we show how clustering parameters can be optimized during deployment and that fusion of multiple observation modalities improves novel object discovery compared to prior work.
• Abstract（参考訳）: 人間の環境で動作するためには、ロボットの意味認識は、新しいオブジェクトやドメイン間隙といったオープンワールドの課題を克服しなければならない。 そのため、そのような環境への自律的なデプロイメントでは、ロボットは知識を更新し、監督なしに学習する必要がある。 ロボットが新しい意味クラスを自律的に発見し、未知の環境を探索する際の既知のクラスの精度を向上させる方法について検討する。 そこで我々は,意味的セグメンテーションモデルを更新するための自己教師付き学習信号を生成するために,マッピングとクラスタリングのための汎用フレームワークを開発した。 特に,デプロイ中にクラスタリングパラメータを最適化する方法を示し,複数の観測モードを融合することで,これまでの作業と比較して新たなオブジェクト発見が向上することを示す。

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