@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02008454,
 author = {井上,隼 and 川上,朋也},
 issue = {11},
 month = {Mar},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2026}
}