WEKO3
アイテム
RoboCup@Homeにおける物体検出自動学習のための仮想空間を利用したアノテーションデータ作成
https://doi.org/10.60177/0002000108
https://doi.org/10.60177/0002000108b531011e-3a9c-45e8-88e3-73d2e942fd91
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
dck_3_02_yoshida.pdf (2.1 MB)
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.png)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2025-03-31 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | RoboCup@Homeにおける物体検出自動学習のための仮想空間を利用したアノテーションデータ作成 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 主題 | RoboCup@Home | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 主題 | ロボット | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 主題 | 機械学習 | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 主題 | 仮想空間 | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 主題 | フォトグラメトリ | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 主題 | アノテーションデータ | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||||||
| ID登録 | ||||||||||
| ID登録 | 10.60177/0002000108 | |||||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||||
| アクセス権 | ||||||||||
| アクセス権 | open access | |||||||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||||
| その他（別言語等）のタイトル | ||||||||||
| その他のタイトル | Annotation Data Creation Using Virtual Space for Automatic Learning Method of Object Detection in RoboCup@Home | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 著者 |
吉田 武史
× 吉田 武史
× 中村 幸博
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| 著者（英） | ||||||||||
| 姓名 | Takeshi Yoshida | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 姓 | Yoshida | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 名 | Takeshi | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 著者（英） | ||||||||||
| 姓名 | Yukihiro Nakamura | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 姓 | Nakamura | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 名 | Yukihiro | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| 抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||
| 内容記述 | 本論文では本学で取り組んでいるRoboCup競技会の一つであるRoboCup@Homeにおける限られた環境での機械学習の物体検出に必要な多様な画像データの取得とその画像に紐づくアノテーションデータの作成に関する作業を自動化させ，これらの作業の効率化を図ることを目的とする．ロボットが物体を把持するなどの特定のタスクを実行する場合，機械学習による物体検出が物体の位置を特定するために広く用いられている．教師あり学習では，非常に大量の画像データと画像中の物体の膨大なアノテーションが必要となる．そこで本研究ではフォトグラメトリにて作成したタスク対象オブジェクトのCG モデルを仮想空間上にランダムに多数配置し，その画像をレンダリングすることでセグメンテーションのアノテーションが付属した合成データを出力する．実験結果として，フォトグラメトリを行うことが困難な透明部分を有するオブジェクトに対して，マスキングとマテリアル置き換えを利用することで合成データの生成および物体検出を学習できることを確認した． | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| bibliographic_information |
ja : ダイナミック・クリエイティブ・ナレッジ en : Dynamic Creative Knowledge 巻 3, p. 3-10, ページ数 8, 発行日 2025-03-31 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 出版者 | 大阪国際工科専門職大学 | |||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 出版者 | International Professional University of Technology in Osaka | |||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| item_10002_source_id_9 | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2758-7320 | |||||||||
