論文の概要: Online Refinement of a Scene Recognition Model for Mobile Robots by Observing Human's Interaction with Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06636v1
• Date: Sat, 13 Aug 2022 12:48:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-16 14:40:42.140448
• Title: Online Refinement of a Scene Recognition Model for Mobile Robots by Observing Human's Interaction with Environments
• Title（参考訳）: 人間と環境の相互作用を観察した移動ロボットのシーン認識モデルのオンライン改善
• Authors: Shigemichi Matsuzaki, Hiroaki Masuzawa, Jun Miura
• Abstract要約: シーン認識システムでは、障害として認識される移動可能な植物のためにロボットが立ち往生してしまう可能性がある。 本研究では,ロボットの操作中に,フライ時に意味的セグメンテーションモデルを書き換えるフレームワークを提案する。 微調整を伴わないオンラインモデル改良のための重み付けインプリンティングに基づく数ショットセグメンテーションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.127049691404299
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper describes a method of online refinement of a scene recognition model for robot navigation considering traversable plants, flexible plant parts which a robot can push aside while moving. In scene recognition systems that consider traversable plants growing out to the paths, misclassification may lead the robot to getting stuck due to the traversable plants recognized as obstacles. Yet, misclassification is inevitable in any estimation methods. In this work, we propose a framework that allows for refining a semantic segmentation model on the fly during the robot's operation. We introduce a few-shot segmentation based on weight imprinting for online model refinement without fine-tuning. Training data are collected via observation of a human's interaction with the plant parts. We propose novel robust weight imprinting to mitigate the effect of noise included in the masks generated by the interaction. The proposed method was evaluated through experiments using real-world data and shown to outperform an ordinary weight imprinting and provide competitive results to fine-tuning with model distillation while requiring less computational cost.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,移動中にロボットが押し付けるフレキシブルな植物部品を考慮した,ロボットナビゲーションのためのシーン認識モデルのオンライン改良手法について述べる。 移動可能な植物が経路に成長すると考えるシーン認識システムでは、障害として認識される移動可能な植物のためにロボットが立ち往生する可能性がある。 しかし、どんな推定方法でも誤分類は避けられない。 本研究では,ロボットの動作中に,意味的セグメンテーションモデルをオンザフライで洗練することができるフレームワークを提案する。 微調整なしでオンラインモデル改良のための重量インプリントに基づく数ショットセグメンテーションを導入する。 トレーニングデータは、人間の植物部位との相互作用を観察することで収集される。 相互作用によって生じるマスクに含まれるノイズの影響を軽減するために、新しい頑健な重量印字を提案する。 提案手法は実世界のデータを用いた実験により評価され, 通常の重量印字よりも優れており, 計算コストの低減を図りながら, モデル蒸留による微調整と競合する結果が得られた。

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