Low-Shot Wall Defect Detection for Autonomous Decoration Robots Using Deep Reinforcement Learning
المؤلفون المشاركون
Cai, Xi
Ge, Shuzhi Sam
Zeng, Fanyu
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Wall defect detection is an important function for autonomous decoration robots.
Object detection methods based on deep neural networks require a large number of images with the handcrafted bounding box for training.
Nonetheless, building large datasets manually is impractical, which is time-consuming and labor-intensive.
In this work, we solve this issue to propose the low-shot wall defect detection algorithm using deep reinforcement learning (DRL) for autonomous decoration robots.
Our algorithm first utilizes the attention proposal network (APN) to generate attention regions and applies AlexNet to extract the features of attention patches to further reduce computation.
Finally, we train our method with deep reinforcement learning to learn the optimal detection policy.
The experiments are implemented on a low-shot dataset in which images are collected from real decoration environments, and the experimental results show the proposed method can achieve fast convergence and learn the optimal detection policy for wall defect images.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zeng, Fanyu& Cai, Xi& Ge, Shuzhi Sam. 2020. Low-Shot Wall Defect Detection for Autonomous Decoration Robots Using Deep Reinforcement Learning. Journal of Robotics،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190270
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zeng, Fanyu…[et al.]. Low-Shot Wall Defect Detection for Autonomous Decoration Robots Using Deep Reinforcement Learning. Journal of Robotics No. 2020 (2020), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190270
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zeng, Fanyu& Cai, Xi& Ge, Shuzhi Sam. Low-Shot Wall Defect Detection for Autonomous Decoration Robots Using Deep Reinforcement Learning. Journal of Robotics. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190270
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190270
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر