| 講演名 | 2019-05-30 3本指ハンドによる物体把持に適した領域の画像上での推定 塚本 淳基(金沢工大), 久保田 涼介(金沢工大), 小暮 潔(金沢工大), |
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| 抄録(和) | 本研究では，3本指ハンドによる物体把持に適した領域の画像上での推定手法を提案する．提案手法では，全層畳み込みニューラルネットワーク（Fully Convolutional Network: FCN）を用いて，グレースケール画像から物体の把持領域を示す画像を生成する．提案手法を6種類のモデルを使用し，実験によって評価した．3種類の把持領域推定タスクの基本モデルと，それらに物体領域推定タスクを追加した拡張モデルである．その結果，提案したすべてのモデルで把持領域が推定できることを確認した．またその中でも，3つの指を区別して指ごとに2クラス分類するモデルに，物体領域を同時に学習させるタスクを追加したモデルの予測精度が最も優れていることを確認した． |
| 抄録(英) | This paper proposes a method for estimation areas for grasping an object by a three-fingered robot hand. The method takes as its input a grayscale image that includes a target object and generates an image or images that indicate suitable areas by using fully convolutional networks. The method has been evaluated experimentally with six kinds of network models, that is, three kinds of basic models and their corresponding models augmented by introducing the task of predicting the target object region. The experimental results show that the method can estimate suitable areas with all of these six models and that the best performance is obtained by using the augmented network models for three binary classification tasks. |
| キーワード(和) | 物体把持 / 全層畳み込みニューラルネットワーク / マルチタスク学習 |
| キーワード(英) | object grasping / fully convolutional network / multitask learning |
| 資料番号 | PRMU2019-4 |
| 発行日 | 2019-05-23 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / IPSJ-CVIM |
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| 開催期間 | 2019/5/30(から2日開催) |
| 開催地（和） | オリンピック記念青少年センタ |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 第一次産業 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 佐藤 真一(NII) |
| 委員長氏名（英） | Shinichi Sato(NII) |
| 副委員長氏名（和） | 井尻 善久(オムロン) / 玉木 徹(広島大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshihisa Ijiri(Omron) / Toru Tamaki(Hiroshima Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 石井 雅人(NEC) / 菅野 裕介(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Masato Ishii(NEC) / Yusuke Sugano(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 入江 豪(NTT) / 牛久 祥孝(東大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Go Irie(NTT) / Yoshitaka Ushiku(Univ. of Tokyo) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Special Interest Group on Computer Vision and Image Media |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 3本指ハンドによる物体把持に適した領域の画像上での推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimating areas in images for grasping an object by a three-fingered robot hand |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 物体把持 / object grasping |
| キーワード(2)（和/英） | 全層畳み込みニューラルネットワーク / fully convolutional network |
| キーワード(3)（和/英） | マルチタスク学習 / multitask learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 塚本 淳基 / Atsuki Tsukamoto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 金沢工業大学(略称：金沢工大) Kanazawa Institute of Technology(略称：KIT) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 久保田 涼介 / Ryosuke Kubota |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 金沢工業大学(略称：金沢工大) Kanazawa Institute of Technology(略称：KIT) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 小暮 潔 / Kiyoshi Kogure |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 金沢工業大学(略称：金沢工大) Kanazawa Institute of Technology(略称：KIT) |
| 発表年月日 | 2019-05-30 |
| 資料番号 | PRMU2019-4 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | PRMU-64 |
| ページ範囲 | pp.19-24(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-05-23 (PRMU) |