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首页> 外文会议>IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems >What makes a place? Building bespoke place dependent object detectors for robotics
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What makes a place? Building bespoke place dependent object detectors for robotics

机译：是什么地方？构建用于机器人的定制场所相关对象检测器

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This paper is about enabling robots to improve their perceptual performance through repeated use in their operating environment, creating local expert detectors fitted to the places through which a robot moves. We leverage the concept of `experiences' in visual perception for robotics, accounting for bias in the data a robot sees by fitting object detector models to a particular `place'. The key question we seek to answer in this paper is simply: how do we define a place? We build bespoke pedestrian detector models for autonomous driving, highlighting the necessary trade off between generalisation and model capacity as we vary the extent of the `place' we fit to. We demonstrate a sizeable performance gain over a current state-of-the-art detector when using computationally lightweight bespoke place-fitted detector models.
机译：本文旨在通过在操作环境中反复使用，使机器人能够改善其感知性能，并创建适合于机器人移动位置的本地专家检测器。我们利用机器人视觉感知中的“体验”概念，通过将对象检测器模型拟合到特定的“位置”来解决机器人看到的数据偏差。我们在本文中试图回答的关键问题很简单：我们如何定义位置？我们建立了用于自动驾驶的量身定制的行人检测器模型，着重强调了在我们改变适合的“地点”范围时，在通用性和模型容量之间必须进行的取舍。当使用计算轻便的量身定制的探测器模型时，我们证明了与当前最先进的探测器相比可观的性能提升。

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