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2021 年度 実績報告書

拡張時空間シーングラフによる未知物体を含むシーン認識・記述基盤の構築

研究課題

研究課題/領域番号 21H03519
配分区分補助金
研究機関国立研究開発法人理化学研究所

研究代表者

川西 康友  国立研究開発法人理化学研究所, 情報統合本部, チームリーダー (50755147)

研究分担者 井手 一郎  名古屋大学, 数理・データ科学教育研究センター, 教授 (10332157)
出口 大輔  名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (20437081)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2025-03-31
キーワード未知物体 / シーングラフ / データセット生成
研究実績の概要

近年,宅内において人を支援するためのロボットに関する研究が盛んに行われている.ロボッ トが人を円滑に支援するためには,人とロボットが共存している環境に関する情報(シーンのコンテキスト)を詳細に認識する必要がある.特に,シーン中に存在する物体が,相互にどのような関係になっているかを把握すること,シーンを撮影した画像中のどの部分が未知の物体なのかを知ることは重要である.
今年度は,1枚の画像からシーングラフを生成する手法を構築し,未知物体を含むシーンへの拡張を検討し,学習時に存在しない未知物体であっても,検出した上で他の物体との関係を推定できる手法を検討した.まず手元にデータセットが存在しないため,既存データセットの一部を改変して流用した. 具体的には Action Genome データセットを元に,アノテーションされている幾つかのクラスを未知として扱うことで,未知物体を含むデータセットとみなした.そして,シーングラフ生成の問題において,未知物体が存在する場合でも,未知物体を検出し,周囲の物体との関係を推定する手法のベースラインとなる技術を提案し,評価方法を確立した.
また,未学習の物体をセグメンテーションする手法の実現に向けた実環境でのデータセット構築のため,対象物体や撮影方法に関する検討を行った.未知物体を選定し,データの撮影・整理をした.また,未知物体を含むセグメンテーションのアノテーションを付与し,データセットを構築した.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

未知物体を含むシーングラフ生成に関する研究をおこない,論文誌に採録された.また,データセットを構築した.

今後の研究の推進方策

構築したデータセットを用いて,今後,未知物体の検出・セグメンテーション・対応付けなどの研究へと活用する.また,データを整理し,オープン化をすすめる.

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2022

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件)

  • [雑誌論文] Towards Open-Set Scene Graph Generation With Unknown Objects2022

    • 著者名/発表者名
      Sonogashira Motoharu、Iiyama Masaaki、Kawanishi Yasutomo
    • 雑誌名

      IEEE Access

      巻: 10 ページ: 11574~11583

    • DOI

      10.1109/ACCESS.2022.3145465

    • 査読あり / オープンアクセス

URL: 

公開日: 2023-12-25  

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