Abstract-Vi presenterar en ny Active Learning metod för att klassificera objekt från strömmar av 3D-punkt molndata. De största problemen här är den icke-uniforma förekomsten av klassfall och det obalanserade antalet prover per klass. Vi visar att vanliga inlärningsmetoder online baserade på beslutsträd fungerar jämförbart dåligt för sådana dataströmmar, som dock är särskilt relevanta för mobila robotar som ständigt behöver lära sig semantik. För att ta itu med detta använder vi Mondrian Forests (MF), en ny online-lärande algoritm som är oberoende på dataordern. Vi presenterar en förlängning av den algoritmen och visar att MF är mindre självsäkra än vanliga Random Forests. I experiment på KITI-riktmärket visar vi att detta leder till en avsevärt förbättrad klassificeringsprestanda för dataströmmar, vilket gör vårt tillvägagångssätt mycket attraktivt för tillämpningar för livslångt robotinlärning.
En annan metod som beskrivs i REF tillämpar aktivt lärande baserat på strömmar av 3D-punktsmolndata för att träna en robot klassificera objekt.
Stream-based Active Learning for efficient and adaptive classification of 3D objects
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}