深層希薄化ベースの超高速階段検出【JST・京大機械翻訳】

Wang Chen; Pei Zhongcai; Qiu Shuang; Tang Zhiyong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212824969207 整理番号：22P0027512

深層希薄化ベースの超高速階段検出【JST・京大機械翻訳】

Deep Leaning-Based Ultra-Fast Stair Detection

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発行年： 2022年01月13日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

階段は都市環境における最も一般的な建築構造である。ステア検出は,外骨格ロボット,ヒューマノイドロボット,およびレスキューロボットの環境知覚,および視覚障害者のナビゲーションを含む,様々なアプリケーションのための重要なタスクである。ほとんどの既存の階段検出アルゴリズムは,階段構造材料の多様性,極端な光および重大なオクルージョンを扱うことが困難である。人間の知覚に触発されて,深層学習に基づくエンドツーエンド法を提案した。特に,粗粒意味セグメンテーションと物体検出を含むマルチタスクとして階段線検出のプロセスを処理した。入力画像をセルに分割し,簡単なニューラルネットワークを用いて各セルが階段ラインを含むかどうかを判定する。階段線を含む細胞に対して,各セルに対する階段線の位置は回帰される。著者らのデータセットに関する大規模な実験は,著者らの方法が速度と精度の両方に関して高性能を達成できることを示した。軽量版は,同じ分解能で,1秒当たり300+フレームを達成できる。著者らのコードとデータセットは,GitHubですぐに利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , パターン認識

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