[論文レビュー] A Survey on Deep Learning Methods for Robot Vision

Javier Ruiz‐del‐Solar, Patricio Loncomilla+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 28, 2018

Advanced Neural Network Applications参考文献 140被引用数 50

ひとこと要約

この調査は深層学習がロボットビジョンにどのように適用されているかを概観し、一般的なニューラルモデルと手法を要約し、標準設計ツール、主要な研究、および将来の動向を論じる。

ABSTRACT

Deep learning has allowed a paradigm shift in pattern recognition, from using hand-crafted features together with statistical classifiers to using general-purpose learning procedures for learning data-driven representations, features, and classifiers together. The application of this new paradigm has been particularly successful in computer vision, in which the development of deep learning methods for vision applications has become a hot research topic. Given that deep learning has already attracted the attention of the robot vision community, the main purpose of this survey is to address the use of deep learning in robot vision. To achieve this, a comprehensive overview of deep learning and its usage in computer vision is given, that includes a description of the most frequently used neural models and their main application areas. Then, the standard methodology and tools used for designing deep-learning based vision systems are presented. Afterwards, a review of the principal work using deep learning in robot vision is presented, as well as current and future trends related to the use of deep learning in robotics. This survey is intended to be a guide for the developers of robot vision systems.

研究の動機と目的

• 視覚におけるデータ駆動表現への移行とそれがロボットビジョンに関連することを強調して研究を動機づける。
• 視覚タスクで使用される深層学習概念とニューラルアーキテクチャの包括的な概要を提供する。
• ロボティクスの深層学習ベースの視覚システムを設計するための標準的な方法論とツールを説明する。
• 深層学習をロボットビジョンへ適用する主な研究をレビューし、現在と将来の動向を論じる。
• デープラーニングを用いたロボットビジョン設計の開発者に対するガイダンスを提供する。

提案手法

• 深層学習の概要とコンピュータビジョンへの適用を説明する。
• 頻繁に使用されるニューラルモデルとそれらの主な適用分野を要約する。
• DLベースの視覚システムを設計する標準的な方法論とツールを提示する。
• ロボットビジョンへ深層学習を適用した主な研究をレビューし、タスク別に分類する。
• ロボットビジョンへの深層学習の現状の動向と将来の方向性を議論する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ロボットビジョンで一般的に使用される深層学習モデルとアーキテクチャは何ですか？
• RQ2 ロボティクスにおける深層学習ベースの視覚システムを設計するために使用される標準的な方法論とツールは何ですか？
• RQ3 深層学習をロボットビジョンへ適用する主な研究は何であり、それらはタスク別にどのように分類されますか？
• RQ4 ロボットビジョンにおける深層学習の現状の動向と将来の方向性は何ですか？

主な発見

• 深層学習はロボットビジョンをデータ駆動表現とエンドツーエンド学習へと移行させた。
• この調査はニューラルモデルと視覚での主な適用分野を一覧化している。
• ロボティクスにおけるDLベースの視覚システムの標準設計方法論とツールチェインが特定されている。
• ロボットビジョンで深層学習を用いた主な研究を集約し、タスク別に整理している。
• ロボット工学におけるDLの新たな動向と将来の方向性を議論し、研究者と開発者を導く。