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アイテム
セマンティックセグメンテーションと深度画像を用いた物体質量推定手法の検討
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2008454
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/20084549e5f4c45-b533-4c79-b288-e8ec7d26c2e5
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DPS26206011.pdf (2.2 MB)
2028年3月10日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2026 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, DPS:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2026-03-10 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| タイトル | セマンティックセグメンテーションと深度画像を用いた物体質量推定手法の検討 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 機械学習アルゴリズムと応用 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 福井大学工学部 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 福井大学工学部 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| School of Engineering, University of Fukui | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| School of Engineering, University of Fukui | ||||||||||
| 著者名 |
井上,隼
× 井上,隼
× 川上,朋也
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本研究では，RGB画像から物体の物理的特性である質量を推定するタスクに取り組む．近年のロボティクス分野において，ロボットが物体を操作する前に対象の物理特性を視覚的に理解する能力は，効率的かつ安全なマニピュレーションを実現する上で極めて重要である．我々は，先行研究で示されたimage2massの質量推定モデルをベースラインとし，単眼深度推定モデルから得られる物体の深度情報を特徴量として新たに追加した手法を提案する．提案手法では，推定モデルの学習の際のデータ拡張や，推定物体のセグメンテーションによる画像背景除去などによる推定精度向上を図っている．提案手法は深度情報を用いないベースラインと比べ，質量を高い精度で推定できることが複数のテストセットを用いた実験により示された． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN10116224 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告マルチメディア通信と分散処理（DPS） 巻 2026-DPS-206, 号 11, p. 1-8, 発行日 2026-03-10 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8906 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
