論文の概要: MMRNet: Improving Reliability for Multimodal Object Detection and
Segmentation for Bin Picking via Multimodal Redundancy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10842v3
- Date: Sun, 7 May 2023 16:04:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 00:18:12.637601
- Title: MMRNet: Improving Reliability for Multimodal Object Detection and
Segmentation for Bin Picking via Multimodal Redundancy
- Title（参考訳）: MMRNet:マルチモーダルオブジェクト検出の信頼性向上とマルチモーダル冗長性によるビンピッキングのセグメンテーション
- Authors: Yuhao Chen, Hayden Gunraj, E. Zhixuan Zeng, Robbie Meyer, Maximilian
Gilles, Alexander Wong
- Abstract要約: マルチモーダル冗長性(MMRNet)を用いた信頼度の高いオブジェクト検出・分割システムを提案する。
これは、マルチモーダル冗長の概念を導入し、デプロイ中のセンサ障害問題に対処する最初のシステムである。
システム全体の出力信頼性と不確実性を測定するために,すべてのモダリティからの出力を利用する新しいラベルフリーマルチモーダル整合性(MC)スコアを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.7563053122698
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recently, there has been tremendous interest in industry 4.0 infrastructure
to address labor shortages in global supply chains. Deploying artificial
intelligence-enabled robotic bin picking systems in real world has become
particularly important for reducing stress and physical demands of workers
while increasing speed and efficiency of warehouses. To this end, artificial
intelligence-enabled robotic bin picking systems may be used to automate order
picking, but with the risk of causing expensive damage during an abnormal event
such as sensor failure. As such, reliability becomes a critical factor for
translating artificial intelligence research to real world applications and
products. In this paper, we propose a reliable object detection and
segmentation system with MultiModal Redundancy (MMRNet) for tackling object
detection and segmentation for robotic bin picking using data from different
modalities. This is the first system that introduces the concept of multimodal
redundancy to address sensor failure issues during deployment. In particular,
we realize the multimodal redundancy framework with a gate fusion module and
dynamic ensemble learning. Finally, we present a new label-free multi-modal
consistency (MC) score that utilizes the output from all modalities to measure
the overall system output reliability and uncertainty. Through experiments, we
demonstrate that in an event of missing modality, our system provides a much
more reliable performance compared to baseline models. We also demonstrate that
our MC score is a more reliability indicator for outputs during inference time
compared to the model generated confidence scores that are often
over-confident.
- Abstract（参考訳）: 近年,グローバルサプライチェーンの労働不足に対処する産業4.0インフラへの関心が高まっている。
人工知能を利用したロボットビンピッキングシステムを現実世界に展開することは、倉庫のスピードと効率を高めながら、労働者のストレスと身体的要求を減らすために特に重要になっている。
この目的のために、人工知能を利用したロボットビンピッキングシステムは、注文ピッキングの自動化に使用されるが、センサー故障などの異常発生時に高価な損傷を引き起こすリスクがある。
そのため、人工知能研究を現実世界のアプリケーションや製品に翻訳する上で、信頼性は重要な要素となる。
本稿では,マルチモーダル冗長性(mmrnet)を用いたロボットビンピッキングにおける物体検出とセグメント化のための信頼性の高い物体検出・セグメント化システムを提案する。
これは、デプロイ中のセンサ障害に対処するためにマルチモーダル冗長性の概念を導入する最初のシステムである。
特に,ゲート融合モジュールと動的アンサンブル学習を用いたマルチモーダル冗長性フレームワークを実現する。
最後に、全てのモダリティからの出力を利用して、システム全体の出力信頼性と不確実性を測定する新しいラベルフリーマルチモーダル整合性(MC)スコアを提案する。
実験により,モダリティが欠如している場合,本システムはベースラインモデルよりもはるかに信頼性の高い性能を提供することを示した。
また、我々のMCスコアは、しばしば自信過剰なモデルが生成した信頼度よりも、推論時間中の出力の信頼性指標であることを示す。
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