WEKO3
アイテム
An Effective Method for Minimizing Domain Gap in Sim2Real Object Recognition Using Domain Randomization
http://hdl.handle.net/10228/00009114
http://hdl.handle.net/10228/000091149ac86aa0-ba6e-4277-b2ef-4ea4d1cff184
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
ICAROB2023_OS17-6.pdf (614.8 kB)
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| アイテムタイプ | 会議発表論文 = Conference Paper(1) | |||||||||||
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| 公開日 | 2023-03-14 | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | An Effective Method for Minimizing Domain Gap in Sim2Real Object Recognition Using Domain Randomization | |||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||||
| 著者 |
Ono, Tomohiro
× Ono, Tomohiro× Suzuki, Akihiro× 田向, 権
WEKO
6059
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| 抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||
| 内容記述 | Manual annotation is common, but problems occur, such as oversight and mislabeling via human error. These problems are known to affect the quality of datasets significantly. To resolve these problems, we propose a method to automatically generate high-quality and large datasets in a short time using a simulator. Our proposed method uses domain randomization to minimize domain gaps without faithfully reproducing real scenes. The generated dataset achieved more than 80% recognition accuracy against the real image dataset. | |||||||||||
| 備考 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | The 2023 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB 2023), February 9-12, 2023, on line, Oita, Japan | |||||||||||
| 書誌情報 |
Proceedings of International Conference on Artificial Life & Robotics (ICAROB2023) p. 420-424, 発行日 2023 |
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| 出版社 | ||||||||||||
| 出版社 | ALife Robotics | |||||||||||
| DOI | ||||||||||||
| 関連タイプ | isIdenticalTo | |||||||||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||||||||
| 関連識別子 | https://doi.org/10.5954/ICAROB.2023.OS17-6 | |||||||||||
| ISBN | ||||||||||||
| 識別子タイプ | ISBN | |||||||||||
| 関連識別子 | 978-4-9908350-8-8 | |||||||||||
| 著作権関連情報 | ||||||||||||
| 権利情報 | Copyright (c) The 2023 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB2023) | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Data-centric Deep Learning | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Object Recognition | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Sim2Real | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | Dataset Generation | |||||||||||
| 出版タイプ | ||||||||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||||||||
| 査読の有無 | ||||||||||||
| 値 | yes | |||||||||||
| 研究者情報 | ||||||||||||
| URL | https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100000641_ja.html | |||||||||||
| 論文ID（連携） | ||||||||||||
| 値 | 10406439 | |||||||||||
| 連携ID | ||||||||||||
| 値 | 11091 | |||||||||||
