[论文解读] A Survey on Deep Learning Methods for Robot Vision
本综述回顾深度学习在机器人视觉中的应用，概述常见的神经网络模型和方法，并讨论该领域的标准设计工具、主要工作及未来趋势。
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.
研究动机与目标
- 通过强调视觉中的数据驱动表示的转变及其与机器人视觉的相关性来推动研究。
- 提供在视觉任务中使用的深度学习概念和神经体系结构的全面概述。
- 描述用于构建基于深度学习的机器人视觉系统的标准方法和工具。
- 回顾将深度学习应用于机器人视觉的主要工作，并讨论当前和未来趋势。
- 为使用深度学习设计机器人视觉系统的开发者提供指导。
提出的方法
- 描述深度学习的概览及其在计算机视觉中的应用。
- 总结经常使用的神经模型及其主要应用领域。
- 呈现用于设计基于深度学习的视觉系统的标准方法论与工具。
- 回顾将深度学习应用于机器人视觉的主要工作并按任务进行分类。
- 讨论将深度学习应用于机器人视觉的当前趋势与未来方向。
实验结果
研究问题
- RQ1机器人视觉中常用的深度学习模型和体系结构有哪些？
- RQ2在机器人领域设计基于深度学习的视觉系统有哪些标准方法与工具？
- RQ3在将深度学习应用于机器人视觉方面存在哪些主要工作？如何按任务进行分类？
- RQ4在机器人视觉中深度学习的当前趋势和未来方向是什么？
主要发现
- 深度学习已将机器人视觉推向数据驱动表示和端到端学习。
- 本综述整理了神经模型及其在视觉中的主要应用领域。
- 识别了用于机器人领域基于深度学习的视觉系统的标准设计方法论和工具链。
- 提供了将深度学习应用于机器人视觉的主要工作清单，并按任务进行组织。
- 讨论了深度学习在机器人领域的新兴趋势和未来方向，以指导研究人员和开发者。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。