Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
사과 로봇 수확에서 물체 검출을 위한 손실 함수 |
| 영문제목(English Title) |
A Loss Function for Object Detection in Robot Apple Harvesting |
| 저자(Author) |
서다솜
김민우
유태웅
오일석
Dasom Seo
Minwoo Kim
Tae-Woong Yoo
Il-Seok Oh
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0684 ~ 0686 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
사과 수확에서 사과를 정확하게 검출해야 로봇의 수확 성공률을 높일 수 있다. 로봇 손이 사과와 충돌하지 않은 채 접근해야 하며 이웃 사과나 가지와 부딪치지 않기 위해 손을 최소로 벌리는 일이 중요하다. 기존에 많이 사용하는 IoU에 기반한 손실 함수는 이들 두 가지 조건을 부분적으로 만족하는 한계를 안고 있다. 이 논문은 두 조건을 모두 만족하는 picking-drift 손실 함수를 제시한다. 국립원예특작과학원 과수 포장에서 수집한 사과 나무 영상 데이터셋에 대해 CIoU loss를 사용하는 YOLOv5 모델을 기준으로 비교 실험을 수행했다. 실험 결과 AP@0.5:0.95는 0.487로 동일한 결과를 얻었고, AP@0.5는 CIOU loss모델은 0.802, Picking-drift loss 모델은 0.804로 근소하게 우수한 결과를 보였다. 정성적 분석을 통해 picking-drift가 보다 정확하게 로봇 그리핑 위치를 찾아낸다는 사실을 확인했다. |
영문내용
(English Abstract) |
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