Robust objektigenkänning är en viktig ingrediens i många, om inte alla, verkliga robotprogram. Detta dokument bygger på den senaste tidens framsteg i fråga om konvolutionella neurala nätverk (CNN) och föreslår en ny RGB-D-arkitektur för objektigenkänning. Vår arkitektur består av två separata CNN-bearbetningsströmmar - en för varje modalitet - som i följd kombineras med ett sent fusionsnätverk. Vi fokuserar på att lära oss med ofullständiga sensordata, ett typiskt problem i verkliga robotiska uppgifter. För korrekt inlärning introducerar vi en flerstegsträningsmetod och två viktiga ingredienser för hantering av djupdata med CNN. Den första, en effektiv kodning av djupinformation för CNN som möjliggör lärande utan behov av stora djupdataset. Den andra, ett dataförstärkningssystem för robust inlärning med djupbilder genom att korrumpera dem med realistiska bullermönster. Vi presenterar toppmoderna resultat på RGB-D objektdataset [15] och visar erkännande i utmanande RGB-D verkliga bullriga inställningar.
Ett annat enkelt sent fusionsnätverk REF föreslogs för robust RGB-D-objektigenkänning.
Multimodal deep learning for robust RGB-D object recognition
{'venue': '2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}