Active learning strategies for robotic tactile texture recognition tasks
Notice bibliographique
Résumé
Accurate texture classification empowers robots to improve their perception and comprehension of the environment, enabling informed decision-making and appropriate responses to diverse materials and surfaces. Still, there are challenges for texture classification regarding the vast amount of time series data generated from robots' sensors. For instance, robots are anticipated to leverage human feedback during interactions with the environment, particularly in cases of misclassification or uncertainty. With the diversity of objects and textures in daily activities, Active Learning (AL) can be employed to minimize the number of samples the robot needs to request from humans, streamlining the learning process. In the present work, we use AL to select the most informative samples for annotation, thus reducing the human labeling effort required to achieve high performance for classifying textures. We also use a sliding window strategy for extracting features from the sensor's time series used in our experiments. Our multi-class dataset (e.g., 12 textures) challenges traditional AL strategies since standard techniques cannot control the number of instances per class selected to be labeled. Therefore, we propose a novel class-balancing instance selection algorithm that we integrate with standard AL strategies. Moreover, we evaluate the effect of sliding windows of two-time intervals (3 and 6 s) on our AL Strategies. Finally, we analyze in our experiments the performance of AL strategies, with and without the balancing algorithm, regarding f1-score, and positive effects are observed in terms of performance when using our proposed data pipeline. Our results show that the training data can be reduced to 70% using an AL strategy regardless of the machine learning model and reach, and in many cases, surpass a baseline performance. Finally, exploring the textures with a 6-s window achieves the best performance, and using either Extra Trees produces an average f1-score of 90.21% in the texture classification data set.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».