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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-03 16:20 Classifying Cable Tendency with Semantic Segmentation by Utilizing Real and Simulated RGB Data ○Pei-Chun Chien・Powei Liao・Eiji Fukuzawa・Jun Ohya（Waseda Univ.）  PRMU2022-117 IBISML2022-124 |
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| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | Cable tendency is the potential shape or characteristic that a cable may possess while being manipulated during automated production, of which some are considered erroneous and should be identified as a part of anomaly detection. This research explores the ability of deep learning models in learning the cable tendencies that, contrary to typical classification tasks of multi-object scenarios, is to differentiate the multiple states displayable by the same object -- in this case, cables. By training multiple models with different combinations of self-collected real-world data and self-generated simulation data, a comparative study is carried out to compare the performance of each approach. In conclusion, the effectiveness of detecting five abnormal states and shapes of cables, and using simulation data is certificated in experiments. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | deep learning / tendency / anomaly detection / synthetic / simulation data / Blender / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 404, PRMU2022-117, pp. 311-318, 2023年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2022-117 | |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) | |
| 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 | PRMU2022-117 IBISML2022-124 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IBISML IPSJ-CVIM |
| 開催期間 | 2023-03-02 - 2023-03-03 |
| 開催地（和） | はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future University Hakodate |
| テーマ（和） | 異分野連携(PRMU)、AutoML (CVIM)、機械学習の理論と応用の広がり(IBISML) |
| 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 | 2023-03-PRMU-IBISML-CVIM |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Classifying Cable Tendency with Semantic Segmentation by Utilizing Real and Simulated RGB Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / deep learning |
| キーワード(2)（和/英） | / tendency |
| キーワード(3)（和/英） | / anomaly detection |
| キーワード(4)（和/英） | / synthetic |
| キーワード(5)（和/英） | / simulation data |
| キーワード(6)（和/英） | / Blender |
| 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） | ジェン ペイジュン / Pei-Chun Chien / ジェン ペイジュン |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | リョウ ハクイ / Powei Liao / リョウ ハクイ |
| 第2著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 福沢 栄治 / Eiji Fukuzawa / フクザワ エイジ |
| 第3著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大谷 淳 / Jun Ohya / オオヤ ジュン |
| 第4著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-03 16:20:00 |
| 発表時間 | 10分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2022-117, IBISML2022-124 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.404(PRMU), no.405(IBISML) |
| ページ範囲 | pp.311-318 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2023-02-23 (PRMU, IBISML) |
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