Probabilistische Objekterkennung von Haushaltsgegenständen in Echtzeit
Das Video demonstriert eine probabilistische Objekterkennung in Echtzeit, die Unsicherheitsschätzungen der Vorhersagen von tiefen neuronalen Netzwerken liefert. Die Schlüsseltechnologie ist ein spärlicher Gauß-Prozess mit dem so genannten Neural Tangent Kernel, der schnell und zuverlässig Unsicherheitsschätzungen von Vorhersagen neuronaler Netzwerke liefern kann. Konkret zeigen wir, dass ein Objektdetektor nicht nur "bekannte", sondern auch "unbekannte" Objekte erkennen kann, indem er Konfidenzmaße sowohl für Objektklassen als auch für deren 2D-Position in einem Bild liefert. Die Live-Demonstration fand auf der 5th Annual Conference on Robot Learning im November 2021 statt.
Lizenz:
CC-BY 3.0
Probabilistische Objekterkennung von Haushaltsgegenständen in Echtzeit
Probabilistische Objekterkennung von Haushaltsgegenständen in Echtzeit
Das Video demonstriert eine probabilistische Objekterkennung in Echtzeit, die Unsicherheitsschätzungen der Vorhersagen von tiefen neuronalen Netzwerken liefert. Die Schlüsseltechnologie ist ein spärlicher Gauß-Prozess mit dem so genannten Neural Tangent Kernel, der schnell und zuverlässig Unsicherheitsschätzungen von Vorhersagen neuronaler Netzwerke liefern kann. Konkret zeigen wir, dass ein Objektdetektor nicht nur "bekannte", sondern auch "unbekannte" Objekte erkennen kann, indem er Konfidenzmaße sowohl für Objektklassen als auch für deren 2D-Position in einem Bild liefert. Die Live-Demonstration fand auf der 5th Annual Conference on Robot Learning im November 2021 statt.
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CC-BY 3.0
Credit: DLR (CC BY-NC-ND 3.0)
Länge: 00:02:05