Configurable Embodied Data Generation for Class-Agnostic RGB-D Video Segmentation

This letter presents a method for generating large-scale datasets to improve class-agnostic video segmentation across robots with different form factors. Specifically, we consider the question of whether video segmentation models trained on generic segmentation data could be more effective for parti...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE robotics and automation letters Ročník 9; číslo 12; s. 11409 - 11416
Hlavní autoři:	Opipari, Anthony, Krishnan, Aravindhan K, Gayaka, Shreekant, Sun, Min, Kuo, Cheng-Hao, Sen, Arnie, Jenkins, Odest Chadwicke
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Piscataway IEEE 01.12.2024 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Benchmark testing Cameras Data collection data sets for robotic vision Datasets Form factors Image segmentation Motion segmentation Object detection RGB-D perception Robot vision systems Robots segmentation and categorization Semantics Sensor placement Three-dimensional displays Trajectory Video data
ISSN:	2377-3766, 2377-3766
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!