好狗狗！基于机器学习的实时犬类行为强化系统
计算机视觉与模式识别
2021-01-12 v2
摘要
本文概述了一种自动狗零食分发器的开发方法，该系统结合机器学习与嵌入式硬件，用于实时识别并奖励犬类行为。我们利用机器学习技术训练图像分类模型，识别出犬类同伴的三种行为：“坐”、“站”和“躺下”，测试准确率高达 92%，帧率达 39 帧每秒。我们评估了多种神经网络架构、可解释性方法、模型量化与优化技术，以专门为一台 NVIDIA Jetson Nano 开发模型。我们在 Jetson Nano 上进行推理并检测上述行为，随后向伺服电机发送信号以从零食分发装置释放奖励，从而强化正向行为。
引用
@article{arxiv.2101.02380,
title = {Who's a Good Boy? Reinforcing Canine Behavior in Real-Time using Machine Learning},
author = {Jason Stock and Tom Cavey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.02380},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 6 figures