Challenges in Visual Anomaly Detection for Mobile Robots

要約

視覚に基づいて自律移動ロボットの異常を検出するタスクを検討します。
関連するタイプの視覚異常を分類し、教師なし深層学習手法によってそれらを検出する方法について説明します。
このタスク専用に構築された新しいデータセットを提案し、最先端のアプローチをテストします。
最後に、実際のシナリオでの展開について説明します。

要約(オリジナル)

We consider the task of detecting anomalies for autonomous mobile robots based on vision. We categorize relevant types of visual anomalies and discuss how they can be detected by unsupervised deep learning methods. We propose a novel dataset built specifically for this task, on which we test a state-of-the-art approach; we finally discuss deployment in a real scenario.

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