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J-GLOBAL ID：202202211193137637   整理番号：22A0848998

E-VAT:視覚アクティブ探査とトラッキングへの非対称エンドツーエンドアプローチ【JST・京大機械翻訳】

E-VAT: An Asymmetric End-to-End Approach to Visual Active Exploration and Tracking

著者 (4件)： Dionigi Alberto (Department of Engineering, University of Perugia, Perugia, Italy) ,  Devo Alessandro (Department of Engineering, University of Perugia, Perugia, Italy) ,  Guiducci Leonardo (Department of Engineering, University of Perugia, Perugia, Italy) ,  Costante Gabriele (Department of Engineering, University of Perugia, Perugia, Italy)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 7  号： 2  ページ： 4259-4266  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 視覚追跡システムの開発は,ロボットコミュニティの主要な目標になっている。このトピックを扱うほとんどの研究は,ターゲットがカメラの視野内に閉じ込められているパッシブトラッキングに専念する。少数だけは,追跡すべき物体を同定するだけでなく,それと視覚接触を維持するための運動制御行動を作り出すことができる。しかし,これまでに導入されたすべての方法は,ターゲットが最初にトラッカーの即時近接にあると仮定する。これは,これらの技術の適用可能性に関する望ましくない制約を表しており,この限界を克服して,著者らは,目標を見つけるための周囲の環境を探索し,次にそれを追跡できる,新しいEnd-to-End Dee Reinforcement Learning System Learningベースシステムを提案する。これを行うために,2つのサブコンポーネントから成るネットワークを開発した:i)カメラの視野の目標を検出するターゲット-Detectiveネットワーク,およびii)探索と追跡ネットワーク,すなわち,環境を探索する目標で探索政策と追跡政策を切り替えるのに,この情報を用いて,目標を発見し,最後にそれを追跡する。異なる実験を通して,現在の最先端技術(SotA)法に関して,著者らのアプローチの有効性と優れた性能を実証した。Copyright 2022 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： カメラ ,  *視覚 ,  ターゲット ,  ネットワーク ,  ロボット ,  追跡 ,  コミュニティ ,  *非対称性 ,  視野 ,  有効性 ,  運動制御
準シソーラス用語： パッシブ ,  ビジュアルトラッキング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 視覚 ,  探査 ,  トラッキング ,  非対称 ,  エンドツーエンド