論文の概要: Motion Degeneracy in Self-supervised Learning of Elevation Angle Estimation for 2D Forward-Looking Sonar

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16160v2
• Date: Tue, 1 Aug 2023 01:48:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 11:24:18.081897
• Title: Motion Degeneracy in Self-supervised Learning of Elevation Angle Estimation for 2D Forward-Looking Sonar
• Title（参考訳）: 2次元前方ソナーの仰角推定の自己教師あり学習における運動変性
• Authors: Yusheng Wang, Yonghoon Ji, Chujie Wu, Hiroshi Tsuchiya, Hajime Asama, Atsushi Yamashita
• Abstract要約: 本研究は, 合成画像を用いた事前学習を行なわずに, 高度角推定の安定な自己教師付き学習を実現することを目的とする。 まず,主監督信号に関連する2次元前方ソナーの運動場を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.683630397028384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 2D forward-looking sonar is a crucial sensor for underwater robotic perception. A well-known problem in this field is estimating missing information in the elevation direction during sonar imaging. There are demands to estimate 3D information per image for 3D mapping and robot navigation during fly-through missions. Recent learning-based methods have demonstrated their strengths, but there are still drawbacks. Supervised learning methods have achieved high-quality results but may require further efforts to acquire 3D ground-truth labels. The existing self-supervised method requires pretraining using synthetic images with 3D supervision. This study aims to realize stable self-supervised learning of elevation angle estimation without pretraining using synthetic images. Failures during self-supervised learning may be caused by motion degeneracy problems. We first analyze the motion field of 2D forward-looking sonar, which is related to the main supervision signal. We utilize a modern learning framework and prove that if the training dataset is built with effective motions, the network can be trained in a self-supervised manner without the knowledge of synthetic data. Both simulation and real experiments validate the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 2Dフォワードのソナーは水中ロボットの知覚に欠かせないセンサーだ。 この分野でよく知られた問題は、ソナーイメージング中に標高方向の欠落情報を推定することである。 フライスルーミッションでは、3dマッピングとロボットナビゲーションのために画像あたりの3d情報を見積もる必要がある。 最近の学習に基づく手法は、その強みを実証しているが、まだ欠点がある。 教師あり学習法は高品質な結果を得たが、3d接地ラベルの取得にはさらなる努力が必要かもしれない。 既存の自己監督法では,3次元教師付き合成画像による事前訓練が必要である。 本研究は, 合成画像を用いた事前学習を行なわずに, 高度角推定の安定な自己教師付き学習を実現することを目的とする。 自己監督学習中の障害は、運動変性の問題によって引き起こされる可能性がある。 まず,主監視信号に関連する2次元前方ソナーの運動場を解析する。 現代の学習フレームワークを用いて,学習データセットが効果的な動作で構築されている場合,ネットワークは合成データの知識を必要とせず,自己教師ありで訓練できることを示す。 シミュレーションと実実験の両方が提案手法を検証する。

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