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J-GLOBAL ID：202102280300952578   整理番号：21A0067312

APE:6次元姿勢推定へのより実際的なアプローチ【JST・京大機械翻訳】

APE: A More Practical Approach To 6-Dof Pose Estimation

著者 (5件)： Gabas Antonio (University of Tsukuba) ,  Yoshiyasu Yusuke (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) CNRS-AIST JRL (Joint Robotics Laboratory), IRL) ,  Singh Rohan Pratap (University of Tsukuba) ,  Sagawa Ryusuke (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) CNRS-AIST JRL (Joint Robotics Laboratory), IRL) ,  Yoshida Eiichi (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST) CNRS-AIST JRL (Joint Robotics Laboratory), IRL)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICIP  ページ： 3164-3168  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層学習における最近の進歩は,剛体物体の6-DoF姿勢を得ることにおいて高い成功を示した。しかし,ほとんどの研究は既存のデータセットに依存し,データ収集部分に取り組まれていない。データセットを構築するのに必要な時間消費と退屈なタスクは,大きな範囲であり,これらの技術を実用化においてより広く使用することから,何がかかっている。ロボット把持の姿勢認識と事例適用のためのデータ収集から全パイプラインを提示した。このデータ収集法では,可能な限り最小ユーザ介入が必要で,深さ情報や3Dモデルを使用しない場合でも,新しいRGBのみのニューラルネットワーク設計を用いることにより,最先端の状態に非常に近い結果を得ることができる。この手法をAffordable Pose推定(APE)と呼ぶ。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 剛体 ,  ロボット ,  ニューラルネットワーク ,  *データ収集 ,  三次元モデル ,  *6次元 ,  深層学習
準シソーラス用語： 退屈 ,  *姿勢推定 ,  姿勢認識 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 6次元 ,  姿勢推定