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What Makes a Place? Building Bespoke Place Dependent Object Detectors for Robotics

机译:是什么造就了一席之地?建立定制的地方相关物体探测器   为机器人

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摘要

This paper is about enabling robots to improve their perceptual performancethrough repeated use in their operating environment, creating local expertdetectors fitted to the places through which a robot moves. We leverage theconcept of 'experiences' in visual perception for robotics, accounting for biasin the data a robot sees by fitting object detector models to a particularplace. The key question we seek to answer in this paper is simply: how do wedefine a place? We build bespoke pedestrian detector models for autonomousdriving, highlighting the necessary trade off between generalisation and modelcapacity as we vary the extent of the place we fit to. We demonstrate asizeable performance gain over a current state-of-the-art detector when usingcomputationally 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的“经验”概念,通过将物体检测器模型拟合到特定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: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,并着重说明了在改变适合的位置范围时,在通用性和模型容量之间的必要权衡。当使用计算轻便的量身定制的探测器模型时,我们展示了在当前最先进的探测器上可观的性能提升。

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