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ICRA的4篇机器视觉论文大盘点_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 13:36:46 阅读: 来源:灵芝厂家

雷锋网AI科技评论按:ICRA全称为“IEEE International Conference on Robotics and Automation”(机器人与自动化会议),是机器人技术领域最有影响力的国际学术会议之一。ICRA 2017于5月29日至6月4日举行,雷锋网AI科技评论将从新加坡带来一线报道。该会议举办期间,雷锋网将围绕会议议程及获奖论文展开系列专题报道,敬请期待。

论文一:《Self-supervised Learning of Dense Visual Descriptors》

论文作者:Schmidt, Tanner; Newcombe, Richard; Fox, Dieter

作者主页:http://homes.cs.washington.edu/~tws10/

相关机构:华盛顿大学

论文摘要:

图像像素间对应关系的鲁棒性估计是机器人技术中一个重要的问题。它被应用于对象、环境和其它代理的跟踪、映射与识别任务中。对应评估(Correspondence estimation)长期以来都是属于手工特征工程的领域。但是,最近深度学习技术为从原始数据中学习特征的任务提供了强大的工具。不过深度学习的缺点就是需要大量的(通常需要带有标签)训练数据来支持训练学习过程。据了解,该论文提出了一种学习密集图像对应任务(Dense image correspondences)的新方法,其中研究员们利用强大的3D生成模型来实现程序自动标记视频数据中的对应关系。论文中使用了对比损失来训练完全卷积神经网络,以生成视点和照明不变的特征。

作为一个概念证明,研究员收集了两个数据集:第一个数据集描绘了一个人在各种各样的环境当中,但是视频的主体始终是这个人的上身与头部;第二个则描绘了许多天内的同一间办公室,而不同时间内办公室物体摆放方式不同。据悉,该数据集专注于重新访问相同的对象和环境,并且论文也表明了,仅通过本地跟踪数据(Local tracking data)训练CNN,所学习到的视觉描述符能够分辨出无标签视频间的对应关系。

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