R2SNet: Scalable Domain Adaptation for Object Detection in Cloud-Based Robots Ecosystems via Proposal Refinement

Conceptos Básicos

提案の改良を通じたクラウドベースロボットエコシステムにおけるオブジェクト検出の拡張可能なドメイン適応

Resumen

I. Introduction

• ロボット支援サービスの広範な実世界アプリケーションでの重要性。
• クラウドベースAI推論サービスへの依存。
• ターゲット環境に合わせたオブジェクト検出プロセスへの適応。

II. Related Works

• クラウドロボティクスとフォグロボティクスにおける分散型推論ソリューション。
• オブジェクト検出における主流アプローチとしてのModel Splitting。

III. Method

• 物体検出における提案フィルタリング。
• R2SNetアーキテクチャとその3つの介入方法：Relabeling、Rescoring、Suppression。

IV. Experimental Evaluation

• ドア検出タスクでR2SNetを評価。
• 異なる数の提案を使用したパフォーマンス評価結果。

V. Conclusions

• ロボットエコシステム向け拡張可能なドメイン適応ソリューション。
• R2SNetが提供する効果的な提案改良手法。

Estadísticas

本研究は、TaskNetが画像処理速度1.1 Hzで処理し、R2SNetが16.7 Hz（GPU）および2.6 Hz（CPU）で処理することを示している。

Citas

Ideas clave extraídas de

R2SNet

by Michele Anto... a las arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11567.pdf

Consultas más profundas

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