空間知能化に向けた能動的画像センシングによるマッピング技術の研究

基于主动图像传感的空间智能测绘技术研究

• 批准号: 20J22128
• 负责人: 石川 晴也
• 金额: $ 1.98万
• 依托单位: Keio University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-24 至 2023-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20J22128/
• 关键词: セマンティック・セグメンテーション; マルチタスク学習; 表現学習; 境界認識; 強化学習; ローカリゼーション; 能動ビジョン; 画像認識; 複数物体追跡; Semanticsの理解; 人物再同定; ロボットナビゲーション; 空間知能化; Semantic Segmentation

今年度は空間知能化の課題に向けセマンティック・セグメンテーションの課題に取り組んだ．ロボットなどエージェントは人間のように目（センサー）を使い「どこ」に「何」があるかを理解し，タスクを遂行する．これには，ピクセル単位の認識を行うセマンティック・セグメンテーションが空間理解に必要である．ただ，従来のセグメンテーションモデルを学習するロス関数では，セグメンテーションの境界付近の認識率が低くなってしまう．境界付近に特化したロス関数などの提案はされてきたが，計算コストが高く複数クラスへの適応が難しい．今年度は境界付近の認識率への向上を試みて，マルチクラスのセマンティック境界のマルチタスク学習により，境界を理解した表現学習手法の提案をした．この学習方法ではセグメンテーションを学習しつつ，セマンティック境界に必要な表現もバックボーンが学ぶ．よって，本手法をSemantic Boundary Conditioned Backbone (SBCB)フレームワークと名前をつける．既存の様々な特徴抽出機とセグメンテーション・ヘッドに適応でき，推論時にはコストがかからず柔軟である．また，実験によりフレームワークを利用することで境界付近のみならず，セグメンテーションの評価値も向上した．さらに，セマンティックの境界認識率もこのフレームワークのモデルはシングルタスクで学習した手法より高く，ロボットなど空間を三次元で理解しないといけない場合境界認識は必要不可欠なため有効になると考えられる．この手法と実験結果は論文誌の審査中である．

This year, the space knowledge project will be completed in the context of the organization and organization of the space knowledge project. This year, the space knowledge project will enable people to understand each other, and to make sure that they can understand each other, and that they will do so. Please do not know how much you need to know if you need to know that you need to know how much you need to know about your space. You need to know how much you need to know. You need to know how much you need to know. You need to know how much you need to know if you need to know that you need to know how much you need to know about your space. The calculation of the high complexity is very important. This year, the rate of application is higher than that of the previous year. This year, the level of knowledge is higher than that of the control group. This year, the level of knowledge is higher than that of the control group. It is necessary to show that it is necessary to show that it is necessary to change the level of health. This method uses Semantic Boundary Conditioned Backbone (SBCB) to register a license in front of the name. The existing special extraction machine does not change the performance of the device. It is necessary to make sure that it is not necessary to change the performance of the computer. I don't know what to do. I don't know. I don't know. We should pay attention to the three dimensions of space communication and understand that it is necessary to make sure that it is necessary to do so in the context of the reality. the results of the discussion on the methods and results of the discussion.

项目成果

Analysis of Spatial and Temporal Features in Re-Identification Models for Multi-Object Tracking

多目标跟踪重识别模型时空特征分析

• 发表时间: 2020
• 作者: 森万由子、John Livingston;Jerome de Leon;et al.;劉東欣，中室貴幸，原野幸治，中村栄一;厨川和哉，片桐薫，神田航希，足立幸志;Masato Kurosawa;山口遼・橋本創一・安永啓司・李受眞・田中里実;黒沢祐人;森万由子;石川晴也，林昌希，ファンチョンフィ，山本一真，増田誠，青木義満
• 通讯作者: 石川晴也，林昌希，ファンチョンフィ，山本一真，増田誠，青木義満

Analysis of Recent Re-Identification Architectures for Tracking-by-Detection Paradigm in Multi-Object Tracking

• DOI: 10.5220/0010341502340244
• 发表时间: 2021
• 作者: Haruya Ishikawa;Masaki Hayashi;Trong Huy Phan;Kazuma Yamamoto;Makoto Masuda;Y. Aoki

視線方向が制御可能なエージェントのモクて画像探索とローカリゼーション

视线可控制的代理的模拟图像搜索和定位

• 发表时间: 2021
• 作者: 中嶋 大輔;西山 義剛;横島 聡;厨川和哉，足立幸志;石川晴也，青木義満
• 通讯作者: 石川晴也，青木義満