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J-GLOBAL ID：202002261326588428   整理番号：20A2606492

空間的注意と位置符号化を用いた小規模データセットによるロボット姿勢学習

著者 (5件)： 昼間彪吾 (早稲田大) ,  森裕紀 (早稲田大) ,  森裕紀 (産業技術総合研) ,  尾形哲也 (早稲田大) ,  尾形哲也 (産業技術総合研)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 38th  ページ： ROMBUNNO.2C1-06  発行年： 2020年 
JST資料番号： L4867A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・これまでにロボットの機械学習における大幅な訓練データの削減を目的として,空間的注意と位置符号化を組合わせた機構「CoordSA」を提案したが,さらに一部をCNNにより実装し位置汎化性の大幅改善を実行。
・本研究では,ロボットへの応用検討のために,CoordSAを用い,小規模データセットにより物体の把持姿勢推定の汎化を実現し,さらにSEBlock導入により,複数の注目点の同時推定を実現。
・CoordSAを複数の注目点の情報を同時に扱うMultiAttensionへ拡張について説明し,3自由度ロボットアームを用いた実験により,小規模データセットのロボット把持姿勢推定などを検証。

シソーラス用語： 注意 ,  符号化 ,  集合 ,  機械学習 ,  *姿勢 ,  パターン認識 ,  ニューラルネットワーク ,  データ ,  汎化 ,  把持【操作】 ,  統計的推定 ,  推定 ,  ロボットアーム
準シソーラス用語： CNN ,  データセット ,  *ロボット学習 ,  *空間的注意 ,  訓練データ ,  姿勢推定 ,  姿勢認識 ,  同時推定 ,  注目

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (3件)：

• 昼間彪吾, 森裕紀, 尾形哲也. 『空間的注意と位置符号化を用いたcnnの位置汎化能力の獲得』. 第82回情報処理学会全国大会, 2019.
• J. Hu, L. Shen, and G. Sun. Squeeze-and-excitation networks. In 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 7132-7141, 2018.
• Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N Gomez, Łukasz Kaiser, Illia Polosukhin. Attention is all you need. In I. Guyon, U. V. Luxburg, S. Bengio, H. Wallach, R. Fergus, S. Vishwanathan, and R. Garnett, editors, Advances in Neural Information Processing Systems 30, pp. 5998-6008. Curran Associates, Inc., 2017.

タイトルに関連する用語 (7件)： 空間的注意 ,  符号化 ,  小規模 ,  データセット ,  ロボット ,  姿勢 ,  学習