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アイテム
位置情報を明示的に扱う空間的注意機構モデルによる物体位置・角度推定の汎化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/205267
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20526754562f67-3957-40f1-9599-d1be6b2733cf
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z82-6R-03.pdf (699.2 kB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2020-02-20 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | 位置情報を明示的に扱う空間的注意機構モデルによる物体位置・角度推定の汎化 | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 早大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 早大 | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| 早大 | ||||||||||||
| 著者名 |
昼間, 彪吾
× 昼間, 彪吾
× 尾形, 哲也
× 森, 裕紀
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像認識に使用されるが、CNNの構造上位置情報が失われやすい。これは物体認識では必要な性質だが、位置が重要なタスクの場合、必要に応じてデータの増量や拡張による水増しで対処することがある。本研究では、位置情報を失わせずに画像からのタスクを行うための空間的注意機構を導入したモデルを提案する。提案モデルでは少ないデータ数で位置の汎化がされるため、ピッキングなどロボットタスクの応用時にデータ収集が低コスト化されるメリットがある。本論文では空間的注意機構の基礎的検討として、カメラ画像を用いた物体の位置・姿勢推定タスクにより実験と解析を行い、CNNと比較した。 | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||
| 書誌情報 |
第82回全国大会講演論文集 巻 2020, 号 1, p. 297-298, 発行日 2020-02-20 |
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| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
