論文の概要: MetaCropFollow: Few-Shot Adaptation with Meta-Learning for Under-Canopy Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14092v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 12:58:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:20:43.596111
• Title: MetaCropFollow: Few-Shot Adaptation with Meta-Learning for Under-Canopy Navigation
• Title（参考訳）: MetaCropFollow: アンダーキャノピーナビゲーションのためのメタラーニングによるFew-Shot Adaptation
• Authors: Thomas Woehrle, Arun N. Sivakumar, Naveen Uppalapati, Girish Chowdhary,
• Abstract要約: キーポイントベースのビジュアルナビゲーションは、アンダーキャノピー環境でうまく機能することが示されている。 我々は、新しい条件に迅速に適応できるベースラーナーを訓練し、低データ体制でのより堅牢なナビゲーションを可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.923031976899536
• License:
• Abstract: Autonomous under-canopy navigation faces additional challenges compared to over-canopy settings - for example the tight spacing between the crop rows, degraded GPS accuracy and excessive clutter. Keypoint-based visual navigation has been shown to perform well in these conditions, however the differences between agricultural environments in terms of lighting, season, soil and crop type mean that a domain shift will likely be encountered at some point of the robot deployment. In this paper, we explore the use of Meta-Learning to overcome this domain shift using a minimal amount of data. We train a base-learner that can quickly adapt to new conditions, enabling more robust navigation in low-data regimes.
• Abstract（参考訳）: 自律的なアンダーキャノピーナビゲーションは、オーバーキャノピー設定(例えば、作物列の密接な間隔、GPSの精度の低下、過剰な乱雑さ)と比較して、さらなる課題に直面します。 キーポイントに基づく視覚ナビゲーションは、これらの条件下ではうまく機能することが示されているが、照明、季節、土壌、作物の種類で農業環境の違いは、ロボットの展開のどこかの時点でドメインシフトが発生する可能性があることを意味している。 本稿では,メタラーニング(Meta-Learning)を用いて,この領域シフトを最小限のデータ量で克服する方法について検討する。 我々は、新しい条件に迅速に適応できるベースラーナーを訓練し、低データ体制でのより堅牢なナビゲーションを可能にします。

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