Segmentering av videoobjekt är en viktig uppgift inom robotmanipulering för att underlätta att greppa och lära sig råd. Inkrementellt lärande är viktigt för robotik i ostrukturerade miljöer. Inspirerad av barninlärningsprocessen kan mänsklig robotinteraktion (HRI) användas för att lära robotar om världen som vägleds av människor på liknande sätt som hur barn lär sig av en förälder eller lärare. En mänsklig lärare kan visa potentiella objekt av intresse för roboten, som kan själv anpassa sig till undervisningssignalen utan att tillhandahålla manuella segmenteringsetiketter. Vi föreslår ett nytt lärar- och studentparadigm för att lära robotar om deras omgivning. Ett två-stream rörelse och utseende "lärare" nätverk ger pseudo-etiketter för att anpassa ett utseende "student" nätverk. Studentnätverket kan segmentera de nyinlärda objekten i andra scener, oavsett om de är statiska eller i rörelse. Vi introducerar också en noggrant utformad datauppsättning som tjänar den föreslagna HCI-inställningen, betecknad som (I)nteractive (V)ideo (O)bject (S)egmentation. Vår IVOS dataset innehåller undervisning videor av olika objekt, och manipulering uppgifter. Vår föreslagna anpassningsmetod överträffar hjärtats tillstånd på DAVIS och FBMS med 6,8% respektive 1,2% i F-åtgärd. Det förbättras jämfört med utgångsvärdet för IVOS dataset med 46,1 % och 25,9 % i mIoU.
MotAdapt REF föreslår en rörelseanpassningsalgoritm under ett kursparadigm mellan lärare och studenter.
Video Object Segmentation using Teacher-Student Adaptation in a Human Robot Interaction (HRI) Setting
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}