MMRNet: Improving Reliability for Multimodal Object Detection and Segmentation for Bin Picking via Multimodal Redundancy
Notice bibliographique
Résumé
Recently, there has been tremendous interest in industry 4.0 infrastructure to address labor shortages in global supply chains. Deploying artificial intelligence-enabled robotic bin picking systems in real world has become particularly important for reducing stress and physical demands of workers while increasing speed and efficiency of warehouses. To this end, artificial intelligence-enabled robotic bin picking systems may be used to automate order picking, but with the risk of causing expensive damage during an abnormal event such as sensor failure. As such, reliability becomes a critical factor for translating artificial intelligence research to real world applications and products. In this paper, we propose a reliable object detection and segmentation system with MultiModal Redundancy (MMRNet) for tackling object detection and segmentation for robotic bin picking using data from different modalities. This is the first system that introduces the concept of multimodal redundancy to address sensor failure issues during deployment. In particular, we realize the multimodal redundancy framework with a gate fusion module and dynamic ensemble learning. Finally, we present a new label-free multimodal consistency (MC) score that utilizes the output from all modalities to measure the overall system output reliability and uncertainty. Through experiments, we demonstrate that in an event of missing modality, our system provides a much more reliable performance compared to baseline models. We also demonstrate that our MC score is a more reliability indicator for outputs during inference time compared to the model generated confidence scores that are often over-confident.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».