用于空中抓取低功耗设备的高速检测器
计算机视觉与模式识别
2024-03-04 v2 机器人学
摘要
自主空中采摘是一个高度复杂的问题，因为它需要在微型低功耗计算设备上执行众多跨学科算法。目标检测就是其中一种计算密集型算法。在此背景下，我们做出了以下贡献：(i) 快速水果检测器（FFD），这是一种资源高效、单阶段且无需后处理的目标检测器，基于我们新颖的潜在目标表示（LOR）模块、查询分配和预测策略。FFD 在最新的 10W NVIDIA Jetson-NX 嵌入式设备上实现了 100FPS@FP32 精度，同时与控制、抓取、SLAM 等其他时间敏感型子系统共存，这是本工作的一项重大成就。(ii) 一种无需对水果图像进行详尽人工标注即可生成大量训练数据的方法，因为水果图像包含大量实例，这会增加标注成本和时间。(iii) 一个开源水果检测数据集，包含大量难以检测的极小尺寸实例。我们在我们的数据集和 MinneApple 数据集上的详尽评估表明，FFD 作为单尺度检测器，比许多代表性检测器更准确，例如 FFD 比单尺度 Faster-RCNN 高 10.7AP，比多尺度 Faster-RCNN 高 2.3AP，比最新的单尺度 YOLO-v8 高 8AP，比多尺度 YOLO-v8 高 0.3AP，同时速度显著更快。
引用
@article{arxiv.2402.14591,
title = {High-Speed Detector For Low-Powered Devices In Aerial Grasping},
author = {Ashish Kumar and Laxmidhar Behera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.14591},
year = {2024}
}
备注
8 Pages, 9 Figures, 8 Tables, IEEE Robotics and Automation Letters (IEEE RA-L)