論文の概要: An Informative Path Planning Framework for Active Learning in UAV-based Semantic Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03347v1
• Date: Tue, 7 Feb 2023 09:41:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 16:50:10.784934
• Title: An Informative Path Planning Framework for Active Learning in UAV-based Semantic Mapping
• Title（参考訳）: UAVに基づくセマンティックマッピングにおける能動学習のためのインフォームティブパス計画フレームワーク
• Authors: Julius R\"uckin, Federico Magistri, Cyrill Stachniss, Marija Popovi\'c
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)は、航空地図や一般的な監視作業に不可欠である。 ディープラーニングの最近の進歩は、画像の自動セマンティックセグメンテーションを可能にした。 モデル再学習のための情報的訓練画像を自律的に取得するための,UAVのための新しい汎用的計画フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.702239258489012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) are crucial for aerial mapping and general monitoring tasks. Recent progress in deep learning enabled automated semantic segmentation of imagery to facilitate the interpretation of large-scale complex environments. Commonly used supervised deep learning for segmentation relies on large amounts of pixel-wise labelled data, which is tedious and costly to annotate. The domain-specific visual appearance of aerial environments often prevents the usage of models pre-trained on a static dataset. To address this, we propose a novel general planning framework for UAVs to autonomously acquire informative training images for model re-training. We leverage multiple acquisition functions and fuse them into probabilistic terrain maps. Our framework combines the mapped acquisition function information into the UAV's planning objectives. In this way, the UAV adaptively acquires informative aerial images to be manually labelled for model re-training. Experimental results on real-world data and in a photorealistic simulation show that our framework maximises model performance and drastically reduces labelling efforts. Our map-based planners outperform state-of-the-art local planning.
• Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)は航空地図や一般的な監視作業に不可欠である。 近年のディープラーニングの進歩により、画像の自動セマンティックセグメンテーションが実現され、大規模な複雑な環境の解釈が容易になった。 一般に、セグメンテーションのための教師付きディープラーニングは、大量のピクセル単位でラベル付けされたデータに依存している。 航空環境のドメイン固有の視覚的外観は、静的データセットで事前トレーニングされたモデルの使用をしばしば妨げます。 そこで,本稿では,uavsがモデル再学習のための情報的訓練画像を自律的に取得するための,新しい汎用的計画フレームワークを提案する。 複数の取得関数を活用し、確率的地形マップに融合する。 我々のフレームワークは、地図化された取得関数情報をUAVの計画目標に組み込む。 このようにして、UAVは、モデル再訓練のために手動でラベル付けされる情報的空中画像を取得する。 実世界のデータとフォトリアリスティックシミュレーションによる実験結果から,本フレームワークはモデル性能を最大化し,ラベリング労力を劇的に削減することが示された。 地図ベースのプランナーは、最先端の地域計画より優れています。

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