論文の概要: Tiny Robotics Dataset and Benchmark for Continual Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16215v2
• Date: Wed, 05 Mar 2025 14:49:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 19:04:37.778995
• Title: Tiny Robotics Dataset and Benchmark for Continual Object Detection
• Title（参考訳）: 連続物体検出のためのティニーロボットデータセットとベンチマーク
• Authors: Francesco Pasti, Riccardo De Monte, Davide Dalle Pezze, Gian Antonio Susto, Nicola Bellotto,
• Abstract要約: 小型ロボットプラットフォームにおける物体検出システムの連続学習能力を評価するための新しいベンチマークを提案する。 この結果は,小型ロボットにおける物体検出のための堅牢で効率的な連続学習戦略を開発する上での課題を浮き彫りにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4036245876073234
• License:
• Abstract: Detecting objects in mobile robotics is crucial for numerous applications, from autonomous navigation to inspection. However, robots often need to operate in different domains from those they were trained in, requiring them to adjust to these changes. Tiny mobile robots, subject to size, power, and computational constraints, encounter even more difficulties in running and adapting these algorithms. Such adaptability, though, is crucial for real-world deployment, where robots must operate effectively in dynamic and unpredictable settings. In this work, we introduce a novel benchmark to evaluate the continual learning capabilities of object detection systems in tiny robotic platforms. Our contributions include: (i) Tiny Robotics Object Detection~(TiROD), a comprehensive dataset collected using the onboard camera of a small mobile robot, designed to test object detectors across various domains and classes; (ii) a benchmark of different continual learning strategies on this dataset using NanoDet, a lightweight object detector. Our results highlight key challenges in developing robust and efficient continual learning strategies for object detectors in tiny robotics.
• Abstract（参考訳）: 移動ロボットにおける物体の検出は、自律的なナビゲーションから検査まで、多数のアプリケーションにとって不可欠である。 しかし、ロボットは訓練されたドメインと異なるドメインで操作する必要がしばしばあり、これらの変更に適応する必要がある。 サイズ、パワー、計算の制約を受ける小さな移動ロボットは、これらのアルゴリズムを実行し、適応するのにさらに困難に直面する。 しかし、そのような適応性は、ロボットが動的で予測不能な環境で効果的に動作しなければならない現実世界の展開にとって不可欠である。 本研究では,小型ロボットプラットフォームにおける物体検出システムの連続学習能力を評価するための新しいベンチマークを提案する。 コントリビューションには以下のものがある。 (i)TiROD(Tiny Robotics Object Detection~)は、小型移動ロボットの搭載カメラを用いて収集された総合的なデータセットで、さまざまなドメインやクラスにわたる物体検出をテストするように設計されている。 (ii)軽量物体検出器であるNanoDetを用いて,このデータセット上での連続学習戦略のベンチマークを行った。 この結果は,小型ロボットにおける物体検出のための堅牢で効率的な連続学習戦略を開発する上での課題を浮き彫りにしている。

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