| *商品について |
|
表紙はついていません（本文のみ中綴じ製本です）。
号単位でも購入できます。
すべてモノクロ印刷です。
Extended Summaryはついていません。
|
 |
| ・会員価格 ¥550 |
| ・一般価格 ¥770 |
|
|
| こちらはBookPark「電気学会 電子図書館（IEEJ Electronic Library）」による文献紹介ページです。 |
|
 |
 |
電気学会会員の方はこちらから一旦ログインのうえ、マイページからお入りください。
会員価格で購入することができます。
|
|
| 非会員の方はログインの必要はありません。このまま お進みください。 |
|
|
| ■論文No. |
|
| ■ページ数 |
7ページ |
■発行日
|
2023/12/01 |
| ■タイトル |
物体間相互損失を用いた選択的インスタンスセグメンテーション |
| ■タイトル(英語) |
Selective Instance Segmentation Using Mutual Loss Between Products |
| ■著者名 |
日色 紀貴（名城大学 理工学部），田崎 豪（名城大学 理工学部） |
| ■著者名(英語) |
Noritaka Hiiro (Faculty of Science and Technology, Meijo University), Tsuyoshi Tasaki (Faculty of Science and Technology, Meijo University) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.143 No.12 （2023） 特集：電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会
|
| ■本誌掲載ページ |
1106-1112ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/143/12/143_1106/_article/-char/ja/
|
| ■キーワード |
インスタンスセグメンテーション，把持，深層学習 instance segmentation，grasping，deep neural network |
| ■要約(日本語) |
|
| ■要約(英語) |
We have developed a new loss function focusing on grasping product to automate the display of products by robots. When robots grasp product, it is required to select a grasp product from several products and detect it accurately. In recently years, object detection methods using deep neural network(DNN) has become more common. But even the latest DNN often does not recognize the boundaries of adjacent objects. So, the DNN erroneously detects two products as one product. We address the new problem of correctly detecting adjacent products. To solve the problem, we focus on the fact that the robot grasps only one product at a time, and have developed a new loss function called “mutual loss”. The mutual loss is larger when the DNN erroneously detects adjacent products as one product, so that the DNN correctly detects the products to be selected. Experiments on the OCID dataset showed that IoU of detected object and grasping success rate improved by 6.6pts and 5.8pts, respectively, when DNN uses our mutual loss. |
| ■版 型 |
A4 |
|
|
|
