Tiny Robotics Dataset and Benchmark for Continual Object Detection

要約

モバイルロボットにおける物体の検出は、自律ナビゲーションから検査に至るまで、数多くのアプリケーションにとって重要です。
ただし、ロボットは多くの場合、トレーニングとは異なるドメインでタスクを実行する必要があり、これらの変化に適応する必要があります。
小型の移動ロボットは、サイズ、電力、計算上の制約を受けるため、これらのアルゴリズムを実行および適応させる際にさらに困難に直面します。
ただし、このような適応性は、ロボットが動的で予測不可能な設定で効果的に動作する必要がある現実世界の展開にとって非常に重要です。
この研究では、小型ロボット プラットフォームにおける物体検出システムの継続学習能力を評価するための新しいベンチマークを紹介します。
(i) Tiny Robotics Object Detection (TiROD) は、小型移動ロボットを使用して収集された包括的なデータセットで、さまざまなドメインやクラスにわたる物体検出器の適応性をテストするように設計されています。
(ii) このデータセットに対するさまざまな継続学習戦略と組み合わせた最先端のリアルタイム物体検出器の評価。これにより、そのパフォーマンスと限界についての詳細な洞察が得られます。
(iii) この分野の継続的な進歩を促進するために、結果を再現するためのデータとコードを公開します。
私たちのベンチマーク結果は、小型ロボット向けの堅牢で効率的な物体検出システムの開発を進めるために対処しなければならない重要な課題を示しています。

要約(オリジナル)

Detecting objects in mobile robotics is crucial for numerous applications, from autonomous navigation to inspection. However, robots are often required to perform tasks in different domains with respect to the training one and need to adapt to these changes. Tiny mobile robots, subject to size, power, and computational constraints, encounter even more difficulties in running and adapting these algorithms. Such adaptability, though, is crucial for real-world deployment, where robots must operate effectively in dynamic and unpredictable settings. In this work, we introduce a novel benchmark to evaluate the continual learning capabilities of object detection systems in tiny robotic platforms. Our contributions include: (i) Tiny Robotics Object Detection (TiROD), a comprehensive dataset collected using a small mobile robot, designed to test the adaptability of object detectors across various domains and classes; (ii) an evaluation of state-of-the-art real-time object detectors combined with different continual learning strategies on this dataset, providing detailed insights into their performance and limitations; and (iii) we publish the data and the code to replicate the results to foster continuous advancements in this field. Our benchmark results indicate key challenges that must be addressed to advance the development of robust and efficient object detection systems for tiny robotics.

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