論文の概要: SSL-NBV: A Self-Supervised-Learning-Based Next-Best-View algorithm for Efficient 3D Plant Reconstruction by a Robot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14790v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 09:34:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:56.674292
• Title: SSL-NBV: A Self-Supervised-Learning-Based Next-Best-View algorithm for Efficient 3D Plant Reconstruction by a Robot
• Title（参考訳）: SSL-NBV:ロボットによる効率的な3Dプラント再構築のための自己監督型次世代ビューアルゴリズム
• Authors: Jianchao Ci, Eldert J. van Henten, Xin Wang, Akshay K. Burusa, Gert Kootstra,
• Abstract要約: 本稿では,深層ニューラルネットワークを用いた自己教師型学習ベースNBV(SSL-NBV)手法を提案する。 クロスバリデーションを用いたシミュレーションおよび実環境における総合評価を行った。 その結果, SSL-NBVは非NBV法よりも植物再生の視点を少なくし, ボクセル法より800倍以上高速であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.140429606052476
• License:
• Abstract: The 3D reconstruction of plants is challenging due to their complex shape causing many occlusions. Next-Best-View (NBV) methods address this by iteratively selecting new viewpoints to maximize information gain (IG). Deep-learning-based NBV (DL-NBV) methods demonstrate higher computational efficiency over classic voxel-based NBV approaches but current methods require extensive training using ground-truth plant models, making them impractical for real-world plants. These methods, moreover, rely on offline training with pre-collected data, limiting adaptability in changing agricultural environments. This paper proposes a self-supervised learning-based NBV method (SSL-NBV) that uses a deep neural network to predict the IG for candidate viewpoints. The method allows the robot to gather its own training data during task execution by comparing new 3D sensor data to the earlier gathered data and by employing weakly-supervised learning and experience replay for efficient online learning. Comprehensive evaluations were conducted in simulation and real-world environments using cross-validation. The results showed that SSL-NBV required fewer views for plant reconstruction than non-NBV methods and was over 800 times faster than a voxel-based method. SSL-NBV reduced training annotations by over 90% compared to a baseline DL-NBV. Furthermore, SSL-NBV could adapt to novel scenarios through online fine-tuning. Also using real plants, the results showed that the proposed method can learn to effectively plan new viewpoints for 3D plant reconstruction. Most importantly, SSL-NBV automated the entire network training and uses continuous online learning, allowing it to operate in changing agricultural environments.
• Abstract（参考訳）: 植物の3D再構成は、複雑な形状が多くの閉塞を引き起こすため困難である。 Next-Best-View(NBV)メソッドは、情報ゲイン(IG)を最大化するために、新しい視点を反復的に選択することで、この問題に対処する。 深層学習に基づくNBV (DL-NBV) 法は古典的ボクセルに基づくNBV法よりも高い計算効率を示すが、現在の手法では地上構造植物モデルを用いた広範囲な訓練が必要であり、現実世界の植物では実用的ではない。 これらの手法は、事前に収集されたデータによるオフライントレーニングに依存しており、農業環境の変化への適応性を制限する。 本稿では,深層ニューラルネットワークを用いた自己教師型学習ベースNBV(SSL-NBV)手法を提案する。 ロボットは、従来の収集データと新しい3Dセンサーデータを比較してタスク実行中に独自のトレーニングデータを収集し、効率的なオンライン学習に弱い教師付き学習と経験リプレイを用いることで、タスク実行中に独自のトレーニングデータを収集することができる。 クロスバリデーションを用いたシミュレーションおよび実環境における総合評価を行った。 その結果, SSL-NBVは非NBV法よりも植物再生の見通しが低く, ボクセル法より800倍以上高速であった。 SSL-NBVは、ベースラインのDL-NBVと比較して、トレーニングアノテーションを90%以上削減した。 さらにSSL-NBVは、オンラインの微調整によって、新しいシナリオに適応できる。 また, 実生植物を用いて, 3次元植物再構築のための新たな視点を効果的に計画する方法について, 提案手法を学習できることが示唆された。 最も重要なことは、SSL-NBVがネットワークトレーニング全体を自動化し、継続的なオンライン学習を使用して、農業環境の変化で運用できるようにすることだ。

関連論文リスト

• Learn to Unlearn for Deep Neural Networks: Minimizing Unlearning Interference with Gradient Projection [56.292071534857946]
  最近のデータプライバシ法は、機械学習への関心を喚起している。 課題は、残りのデータセットに関する知識を変更することなく、忘れたデータに関する情報を捨てることである。 我々は、プロジェクテッド・グラディエント・アンラーニング(PGU)という、プロジェクテッド・グラディエント・ベースの学習手法を採用する。 トレーニングデータセットがもはやアクセスできない場合でも、スクラッチからスクラッチで再トレーニングされたモデルと同じような振る舞いをするモデルを、我々のアンラーニング手法が生成できることを実証するための実証的な証拠を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T07:17:24Z)
• DST-Det: Simple Dynamic Self-Training for Open-Vocabulary Object Detection [72.25697820290502]
  この研究は、ゼロショット分類によって潜在的に新しいクラスを特定するための単純かつ効率的な戦略を導入する。 このアプローチは、アノテーションやデータセット、再学習を必要とせずに、新しいクラスのリコールと精度を高めるセルフトレーニング戦略として言及する。 LVIS、V3Det、COCOを含む3つのデータセットに対する実証的な評価は、ベースラインのパフォーマンスを大幅に改善したことを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T17:52:24Z)
• Self-Supervised Learning with Multi-View Rendering for 3D Point Cloud Analysis [33.31864436614945]
  本稿では,3次元点雲モデルのための新しい事前学習手法を提案する。 我々の事前訓練は、局所的なピクセル/ポイントレベルの対応損失と、大域的な画像/ポイントの雲のレベル損失によって自己管理される。 これらの改善されたモデルは、さまざまなデータセットや下流タスクにおける既存の最先端メソッドよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T05:23:03Z)
• Online Training Through Time for Spiking Neural Networks [66.7744060103562]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、脳にインスパイアされたエネルギー効率のモデルである。 近年のトレーニング手法の進歩により、レイテンシの低い大規模タスクにおいて、ディープSNNを成功させることができた。 本稿では,BPTT から派生した SNN の時間的学習(OTTT)によるオンライントレーニングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-09T07:47:56Z)
• lpSpikeCon: Enabling Low-Precision Spiking Neural Network Processing for Efficient Unsupervised Continual Learning on Autonomous Agents [14.916996986290902]
  効率的な教師なし連続学習のための低精度SNN処理を可能にする新しい手法であるlpSpikeConを提案する。 我々のlpSpikeConは、教師なし連続学習によるオンライントレーニングを行うために、SNNモデルの重量記憶を8倍(すなわち、4ビットの重みを司法的に採用することで)削減することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T18:08:16Z)
• Open-Set Semi-Supervised Learning for 3D Point Cloud Understanding [62.17020485045456]
  半教師付き学習(SSL)では、ラベル付きデータと同じ分布からラベル付きデータが引き出されることが一般的である。 サンプル重み付けによりラベルなしデータを選択的に活用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T16:09:17Z)
• Recursive Least-Squares Estimator-Aided Online Learning for Visual Tracking [58.14267480293575]
  オフライン学習を必要とせず、簡単な効果的なオンライン学習手法を提案する。 これは、モデルが以前見たオブジェクトに関する知識を記憶するための、内蔵されたメモリ保持メカニズムを可能にする。 我々は、RT-MDNetにおける多層パーセプトロンと、DiMPにおける畳み込みニューラルネットワークの追跡のためのオンライン学習ファミリーにおける2つのネットワークに基づくアプローチを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-28T06:51:18Z)
• Vegetation Stratum Occupancy Prediction from Airborne LiDAR 3D Point Clouds [5.7047887413125276]
  本研究では,空中プラットフォームから取得した3次元点雲から植生成層域の占有度を推定する新しい深層学習手法を提案する。 我々のネットワークは、ピクセルワイドやポイントワイドアノテーションよりも簡単に生成できる円筒状のプロットに集約された値で重畳されている。 本手法は,視覚的および解釈可能な予測を同時に提供しながら,手工芸と深層学習のベースラインを精度で上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-27T09:33:08Z)
• Deep Transfer Learning with Ridge Regression [7.843067454030999]
  大量のデータで訓練されたディープモデルは、関連するドメインから見えないデータに対して有望な一般化能力を示す。 我々は、深層ニューラルネットワーク(DNN)から生成された学習特徴ベクトルの低ランク性と、カーネルリッジ回帰(KRR)で提供されるクローズドフォームソリューションを活用することで、この問題に対処する。 本手法は、教師あり半教師ありのトランスファー学習タスクにおいて成功している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T20:21:35Z)
• Auto-Rectify Network for Unsupervised Indoor Depth Estimation [119.82412041164372]
  ハンドヘルド環境に現れる複雑な自我運動が,学習深度にとって重要な障害であることが確認された。 本稿では,相対回転を除去してトレーニング画像の修正を効果的に行うデータ前処理手法を提案する。 その結果、従来の教師なしSOTA法よりも、難易度の高いNYUv2データセットよりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-04T08:59:17Z)
• Biologically-Motivated Deep Learning Method using Hierarchical Competitive Learning [0.0]
  本稿では,CNNの事前学習方法として,前方伝播信号のみを必要とする教師なしの競争学習を導入することを提案する。 提案手法は,例えば時系列や医療データなど,ラベルの粗末なデータに対して有用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-04T20:07:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。