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Trung Pham, Thanh-Toan Do, Niko Sünderhauf, Ian Reid
2017
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Mask R-CNNやYOLOでは未知の物体を検出できなかったり，インスタンスごとに物体を切り分けることができなかった．ロボットは open-set の環境で行動しなければならないため，そのような問題はロボットのシーン理解において大きな障害となる．この問題を解決するために，RGB画像から未知の物体と非物体(背景)の領域を同時に推定する手法を提案している．インスタンスごとの区別も可能．新たなエネルギー関数と，convolutional oriented boundary，および Hierachical Segmentation Tree によって，これらを可能にしている．
Feb. 28, 2019
INFO
author
Trung Pham, Thanh-Toan Do, Niko Sünderhauf, Ian Reid
conference or year
2017
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概要
Mask R-CNNやYOLOでは未知の物体を検出できなかったり，インスタンスごとに物体を切り分けることができなかった．ロボットは open-set の環境で行動しなければならないため，そのような問題はロボットのシーン理解において大きな障害となる．この問題を解決するために，RGB画像から未知の物体と非物体(背景)の領域を同時に推定する手法を提案している．インスタンスごとの区別も可能．新たなエネルギー関数と，convolutional oriented boundary，および Hierachical Segmentation Tree によって，これらを可能にしている．
date
Feb. 28, 2019