論文の概要: Robust Loss Functions for Object Grasping under Limited Ground Truth

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05742v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 15:56:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 14:06:46.355711
• Title: Robust Loss Functions for Object Grasping under Limited Ground Truth
• Title（参考訳）: 限られた地盤条件下での物体グラスピングにおけるロバスト損失関数
• Authors: Yangfan Deng, Mengyao Zhang, Yong Zhao,
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワークをトレーニングしている間、欠落した、あるいは騒々しい真実に対処します。 未ラベル標本に対して,新たに予測されたカテゴリ確率法が定義される。 ノイズの多い基底事実に対しては、ラベルノイズの破損に抵抗する対称損失関数が導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.794161613920474
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object grasping is a crucial technology enabling robots to perceive and interact with the environment sufficiently. However, in practical applications, researchers are faced with missing or noisy ground truth while training the convolutional neural network, which decreases the accuracy of the model. Therefore, different loss functions are proposed to deal with these problems to improve the accuracy of the neural network. For missing ground truth, a new predicted category probability method is defined for unlabeled samples, which works effectively in conjunction with the pseudo-labeling method. Furthermore, for noisy ground truth, a symmetric loss function is introduced to resist the corruption of label noises. The proposed loss functions are powerful, robust, and easy to use. Experimental results based on the typical grasping neural network show that our method can improve performance by 2 to 13 percent.
• Abstract（参考訳）: 物体の把握は、ロボットが環境を十分に認識し、相互作用できるようにする重要な技術である。 しかし、実際の応用では、モデルの精度を低下させる畳み込みニューラルネットワークを訓練している間に、研究者は真実の欠如やノイズに直面している。 したがって、ニューラルネットワークの精度を向上させるために、これらの問題に対処するために異なる損失関数を提案する。 提案手法は, 擬似ラベル法と協調して有効に機能する未ラベル標本に対して, 新たに予測されたカテゴリ確率法を定義する。 さらに、ノイズの多い基底事実に対しては、ラベルノイズの破損に抵抗する対称損失関数が導入された。 提案された損失関数は強力で堅牢で使いやすくなっている。 典型的な把握ニューラルネットワークに基づく実験結果から,本手法は性能を2～13%向上できることが示された。

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