論文の概要: Enhancing Computer Vision Model Generalization in Warehouse Facilities: A Case Study on Anomaly Detection in Vertical Material Handling Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.31487v2
- Date: Mon, 01 Jun 2026 14:16:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-02 18:24:16.929204
- Title: Enhancing Computer Vision Model Generalization in Warehouse Facilities: A Case Study on Anomaly Detection in Vertical Material Handling Systems
- Title（参考訳）: 倉庫施設におけるコンピュータビジョンモデル一般化の促進:鉛直材料処理システムにおける異常検出を事例として
- Authors: Ruiliang Liu, Tina Dongxu Li, Joshua Migdal, Ken Meszaros, Trevor Dardik,
- Abstract要約: ウェアハウスの施設にコンピュータビジョンモデルを配備するには、伝統的にカメラの装着、画像収集、アノテーション、訓練、配備のための広範囲なリソースが必要である。
本稿では,実験室でのみ標準手順を実行することによって,このプロセスを合理化するための革新的なアプローチについて検討する。
最適なカメラ配置, 戦略的トリガー, 慎重なモデル選択, モデルアンサンブルを組み合わせることで, 実験室環境から多様な倉庫環境へ効果的に一般化できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deploying computer vision models in Warehouse Facilities traditionally requires extensive resources for camera mounting, image collection, annotation, training, and deployment - a process often needing repetition in each new environment due to camera mounting constraints and environmental variability. This paper explores an innovative approach to streamline this process by conducting the standard procedure solely in a laboratory setting, focusing on vertical material handling systems and anomaly detection in forks of the systems. Through extensive experimentation, we have found that combining optimal camera placement, strategic image triggering, careful model selection and model ensemble enables effective generalization from laboratory conditions to diverse warehouse facilities environments, potentially transforming warehouse automation implementation by simplifying warehouse facilities deployment to just camera mounting, image collection, and model deployment, thereby saving significant resources and time typically spent on image annotation and model retraining. This is an experimental research study and not a production deployment.
- Abstract（参考訳）: Warehouseの施設にコンピュータビジョンモデルを配置するには、伝統的にカメラ装着、画像収集、アノテーション、トレーニング、展開のための広範なリソースを必要とする。
本稿では, 垂直材料ハンドリングシステムと異常検出に焦点をあて, 実験室でのみ標準手順を実行することにより, このプロセスを合理化するための革新的なアプローチについて検討する。
大規模な実験により, 最適なカメラ配置, 戦略的画像トリガ, 慎重なモデル選択, モデルアンサンブルを組み合わせることで, 実験室環境から多様な倉庫施設環境への効果的な一般化が可能となり, 倉庫設備の配置を簡易化して, カメラ装着, 画像収集, モデル展開に限らず, 工場の自動化を図り、 画像アノテーションやモデル再構成に通常費やされる重要な資源と時間を節約できる可能性が示唆された。
これは実験的な研究であり、生産展開ではない。
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