Toppmoderna system för igenkänning av djupa neurala nätverk är utformade för en statisk och sluten värld. Det antas vanligtvis att fördelningen vid provtillfället kommer att vara densamma som fördelningen under utbildningen. Som ett resultat av detta tvingas klassificerare kategorisera observationer till en av en uppsättning fördefinierade semantiska klasser. Robotproblem är dynamiska och öppna världen; en robot kommer sannolikt att observera objekt som kommer från utanför träningsset distribution. Klassificeringsutgångar i robottillämpningar kan leda till verkliga robotiska åtgärder och som sådana bör ett praktiskt igenkänningssystem inte i tysthet misslyckas genom att man på ett tillitsfullt sätt felklassificerar nya observationer. Vi visar hur ett system för djup metrisk inlärningsklassificering kan tillämpas på sådana öppna igenkänningsproblem, vilket gör det möjligt för klassificeringsgivaren att märka nya observationer som okända. Utöver att upptäcka nya exempel, föreslår vi en öppen uppsättning aktivt lärande tillvägagångssätt som gör det möjligt för en robot att effektivt fråga en användare om okända observationer. Vår strategi gör det möjligt för en robot att förbättra sin förståelse av den verkliga fördelningen av data i miljön, från ett litet antal etikettfrågor. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar jämförbara metoder i både öppna och aktiva inlärningsproblem.
Metrisk inlärning modeller har en demonstrerad effektivitet för öppna problem REF, som sådan, vår strategi är uttryckligen utformad för den öppna uppsättningen domän.
The Importance of Metric Learning for Robotic Vision: Open Set Recognition and Active Learning
{'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']}