Through-Wall Object Recognition and Pose Estimation
Notice bibliographique
Résumé
Through-Wall Object Recognition and Pose Estimation Ruoyu Wang, Siyuan Xiang, Chen Feng, Pu Wang, Semiha Ergan and Yi Fang Pages 1176-1183 (2019 Proceedings of the 36th ISARC, Banff, Canada, ISBN 978-952-69524-0-6, ISSN 2413-5844) Abstract: Robots need to perceive beyond lines of sight, e.g., to avoid cutting water pipes or electric wires when drilling holes on a wall. Recent off-the-shelf radio frequency (RF) imaging sensors ease the process of 3D sensing inside or through walls. Yet unlike optical images, RF images are difficult to understand by a human. Meanwhile, in practice, RF components are often subject to hardware imperfections, resulting in distorted RF images, whose quality could be far from the claimed specifications. Thus, we introduce several challenging geometric and semantic perception tasks on such signals, including object and material recognition, fine-grained property classification and pose estimation. Since detailed forward modeling of such sensors is sometimes difficult, due to hidden or inaccessible system parameters, onboard processing procedures and limited access to raw RF waveform, we tackled the above tasks by supervised machine learning. We collected a large dataset of RF images of utility objects through a mock wall as the input of our algorithm, and the corresponding optical images were taken from the other side of the wall simultaneously as the ground truth. We designed three learning algorithms based on nearest neighbors or neural networks, and report their performances on the dataset. Our experiments showed reasonable results for semantic perception tasks yet unsatisfactory results for geometric ones, calling for more efforts in this research direction. Keywords: Through-Wall Imaging; ObjectRecognition; Pose Estimation; Deep Learning DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2019/0157 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».