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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 690 - 704 (15page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.19.0105
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Recent research on visual scene understanding attempts to build a scene graph. A scene graph is a rich semantic representation of the objects and their pair-wise relationships in an environment. Most of the existing work has studied how to generate a 2D scene graph that represents the objects and their relationships detected in a single image. A 2D scene graph is usually a partial description of only a single state of the environment. Therefore, most of the existing approaches do not address the dynamics and uncertainty of 3D real-world environments. This paper supposes both partially observable and dynamic 3D indoor environments that can be changed by an agent’s actions and tries to model the environmental changes with 3D scene graphs. The proposed system attempts to estimate the correct state of a dynamic environment by combining state recognition based on image analysis with state prediction based on action models. As a result of conducting lots of experiments with a large dataset collected from a virtual 3D indoor environment, AI2-THOR, we demonstrated the high performance of the proposed system.
목차
Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. 장면 그래프 생성 시스템
IV. 입력 영상 기반 상태 인식
V. 행동 모델 기반 상태 예측
V. 구현 및 실험
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (31)
참고문헌 신청
Y. Guo, Y. Liu, A. Oerlemans, A. Oerlemans, S. Lao, S. Wu, and M. S. Lew, “Deep learning for visual understanding: A review,” Neurocomputing, vol. 187, pp. 27-48, 2016.
D. Liu, M. Bober, and J. Kittler, “Visual semantic information pursuit: A survey,” arXiv preprint arXiv:1903. 05434, 2019.
D. H. Kim and J. E. Ha, “Object detection by deep learning semantic segmentation for the manipulation of objects with robot,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, vol. 24 no. 9, pp. 802-808, Sept. 2018.
B. Zhao, J. Feng, X. Wu, and S. Yan, “A survey on deep learning-based fine-grained object classification and semantic segmentation,” International Journal of Automation and Computing, vol. 14, no. 2, pp. 119-135, 2017.
S. Y. Ji, H. Y. Kim, and J. S. Cho, “Estimation of non-trained category in image classification model based on deep-learning,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, vol. 24, no. 9, pp. 793-801, Sept. 2018.
D. Liu, M. Bober, and J. Kittler, “Visual semantic information pursuit: A survey,” arXiv preprint arXiv:1903. 05434, 2019.
D. H. Kim and J. E. Ha, “Object detection by deep learning semantic segmentation for the manipulation of objects with robot,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, vol. 24 no. 9, pp. 802-808, Sept. 2018.
B. Zhao, J. Feng, X. Wu, and S. Yan, “A survey on deep learning-based fine-grained object classification and semantic segmentation,” International Journal of Automation and Computing, vol. 14, no. 2, pp. 119-135, 2017.
S. Y. Ji, H. Y. Kim, and J. S. Cho, “Estimation of non-trained category in image classification model based on deep-learning,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems, vol. 24, no. 9, pp. 793-801, Sept. 2018.
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