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  1. 学会・会議発表論文
  2. 学会・会議発表論文

Robust Classification Model with Multimodal Learning for Home Service Robots

http://hdl.handle.net/10228/00009120
http://hdl.handle.net/10228/00009120
56b099f2-3a37-4156-8926-4e9a2c14deef
名前 / ファイル ライセンス アクション
ICAROB2023_OS17-3.pdf ICAROB2023_OS17-3.pdf (438.8 kB)
アイテムタイプ 会議発表論文 = Conference Paper(1)
公開日 2023-03-15
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 Robust Classification Model with Multimodal Learning for Home Service Robots
言語 en
言語
言語 eng
著者 Matsumoto, Ikuya

× Matsumoto, Ikuya

WEKO 34906

en Matsumoto, Ikuya

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Kanaoka, Daiju

× Kanaoka, Daiju

WEKO 34907

en Kanaoka, Daiju

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田向, 権

× 田向, 権

WEKO 6059
e-Rad 90432955
Scopus著者ID 7801453348
ORCiD 0000-0002-3669-1371
九工大研究者情報 100000641

en Tamukoh, Hakaru

ja 田向, 権


ja-Kana タムコウ, ハカル

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 We propose an auxiliary data stream structure as a robust classification model. The model treats one modal as the main input and the other modals as supports. The model chooses how much of the sub-modal is used for classification. We experimented with two and three modal inputs. Moreover, we added pseudo-shadows to the visual information for the experiment with three modal inputs. In all experiments, our proposed model improves the accuracy and robustness to environmental disturbances by using multiple modals.
書誌情報 Proceedings of International Conference on Artificial Life & Robotics (ICAROB2023)

発行日 2023
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.OS17-3
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 Multimodal learning
キーワード
主題Scheme Other
主題 Classification
キーワード
主題Scheme Other
主題 Home service robot
キーワード
主題Scheme Other
主題 Gate structure
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 10406476
連携ID
値 11093
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Ver.1 2023-05-15 12:34:56.316957
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