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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

딥 러닝을 이용한 새로운 다중 객체 구별 방법
오세운 ,  이창현 ,  김선목 외 2명 전기학회논문지 2021.01 학술저널
딥 러닝을 사용한 새로운 다중 객체 구별 방법
오세운 전기공학과 2021 학위논문

초록·키워드

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In this paper, we propose a novel multi-object distinction method with class-agnostic object detection and class retreival. Multi-object distinction is usually divided into the processes of detecting and classifying an object. Since it is common for industrial applications to add new kinds of objects to be recognized, it is inefficient to re-train the system every time the new object is added. Thus, the propose method employs two deep learning models to solve this problem. 1) Class agnostic object detection model to predict the bounding boxes regardless of the classes of objects and 2) Class retrieval model to determine the classes of the objects. The experimental results show that the proposed method successfully detects and classifies the both experienced and inexperienced objects: the final classification accuracy for 15 learned objects was 98.0%, and for the other 30 new objects that had not been learned. the accuracy was 87.7% on average.
#Class-Agnostic Object Detection #Image Retrieval #Deep Learning

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험 및 결과
4. 결론
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
Jonschkowski, Rico / 2016 / Probabilistic multi-class segmentation for the amazon picking challenge / 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) google schola Matsumoto, Eiichi / 2017 / End-to-end learning of object grasp poses in the Amazon Robotics Challenge / Warehouse Picking Automation Workshop (WPAW), ICRA google schola Morrison, Douglas / 2018 / Cartman: The low-cost cartesian manipulator that won the amazon robotics challenge / 2018IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) google schola Schwarz, Max / 2017 / NimbRo Picking: Versatile part handling for warehouse automation / 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) google schola Wong, Jay M. / 2017 / Segicp: Integrated deep semantic segmentation and pose estimation / 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) google schola

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