食器自動回収ロボットに向けた深層学習でのデータセット自動拡張

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT22053

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2022/03/16

タイトル(英語): The Automatic Data-augmentation for Deep Learning-based Dishes Recycling Robot

著者名: 李 祺(立命館大学),岳 学彬(立命館大学),清水 正男(立命館大学),川村 貞夫(立命館大学),孟 林(立命館大学)

著者名(英語): Qi Li(Ritsumeikan University),Xuebin Yue(Ritsumeikan University),Masao Shimizu(Ritsumeikan University),Sadao Kawamura(Ritsumeikan University),Lin Meng(Ritsumeikan University)

キーワード: 食器自動回収ロボット|深層学習|データ拡張|アノテーション|Dish recycling robot|Deep learning|Data augmentation|Annotation

要約(日本語): 現在、人手不足が深刻している中、ロボティクス技術の応用が注目される。例えば、本研究進めてきた食器自動回収用のロボットの実現は、食堂、レストランなどの人手不足を緩和する。しかし、ロボットの“目”としての深層学習技術には膨大な学習データが必要となり、その学習データの準備はまた大量な人手と時間がかかる。本研究は食器自動回収用のロボットに向いて、簡単な数枚画像を用いて、データセットの自動拡手法を提案する。

要約(英語): Currently, robotics technology is an emergency topic for overcoming the serious problem of the labor shortage. The automatic dishes recycling robot is an example developed by our group, which aims to overcome the labor shortage in restaurants, cafeterias, etc., by combining the techniques of robots and deep learning. However, to achieve high recognition accuracy, deep learning requires plenty of training data. Furthermore, dataset collection is a manpower-consuming process. This paper focuses on dataset collection, tries to augment the dataset with a few images of each object. The characteristic of our method is simple, only costs little manpower.

本誌: 2022年3月19日制御研究会

本誌掲載ページ: 1-6 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 990 Kバイト