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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-03-01 09:30 点群深層学習を用いた3次元物体の位置・姿勢推定 戸田幸宏・○千葉直也・橋本浩一（東北大）  PRMU2018-123 CNR2018-46 |
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| 抄録 | （和） | ロボットを産業応用するために，ロボットが３次元物体を認識する技術が研究されている． ここでの３次元物体の認識とは，センサから得られた３次元の環境情報から対象物体の位置や姿勢を特定することである． ２次元の画像処理では深層学習を用いた認識技術が発展しており，３次元情報の処理でも深層学習を利用する手法が提案されている． ロボットの産業利用において想定されるシーンは単一種類の物体で構成されるため，公開されているモデルで学習することは，非効率的である． 本研究では，シミュレーションによりシーンを作成することにより任意の物体のデータセットを構築し，このデータセットをもとにネットワークを学習する． さらに，ネットワークを実際に計測された３次元点群シーンを用いて評価する． |
| （英） | 6D pose estimation is an important task in the research field of robot vision. Pose estimation is used in picking task in industrial scene. Not only 2D image processing but 3D object recognition, deep learning method has been developed. Some dataset of 3D models which is made for classification or segmentation task is released. These datasets contain multiple object but single object, target of picking, isn't contained. In pose estimation task, dataset of scene consisting of the target object is necessary. In this paper we design a neural network for pose estimation and a system generating dataset to feed the network. |
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| キーワード | （和） | ３次元点群処理 / 深層学習 / コンピュータビジョン / 点群深層学習 / / / / |
| （英） | 3D Point Cloud / Deep Learning / Computer Vision / Point Cloud Deep Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 459, PRMU2018-123, pp. 49-52, 2019年2月. | |
| 資料番号 | PRMU2018-123 | |
| 発行日 | 2019-02-21 (PRMU, CNR) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2018-123 CNR2018-46 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU CNR |
| 開催期間 | 2019-02-28 - 2019-03-01 |
| 開催地（和） | 徳島大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | ロボティクスとそれを支えるビジョン技術 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2019-02-PRMU-CNR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 点群深層学習を用いた3次元物体の位置・姿勢推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Point cloud deep learning for estimating 3-D rigid body transformation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ３次元点群処理 / 3D Point Cloud |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | コンピュータビジョン / Computer Vision |
| キーワード(4)（和/英） | 点群深層学習 / Point Cloud Deep Learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 戸田 幸宏 / Yukihiro Toda / トダ ユキヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 千葉 直也 / Naoya Chiba / チバ ナオヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋本 浩一 / Koichi Hashimoto / ハシモト コウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 講演者 | 第2著者 |
| 発表日時 | 2019-03-01 09:30:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2018-123, CNR2018-46 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.459(PRMU), no.460(CNR) |
| ページ範囲 | pp.49-52 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-02-21 (PRMU, CNR) |
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