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Predicting and Attending to Damaging Collisionsfor Placing Everyday Objects in Photo-Realistic Simulations
概要 家事支援ロボット（DSR）にとって、物体の配置は基本的なタスクである。そのため、配置動作の前に衝突リスクを推測することは、要求されたタスクを達成するために極めて重要である。この問題は、物体が乱雑に置かれた指定領域に置かれた場合に何が起こるかを予測する必要があるため、特に困難である。我々は、平面検出を用いたルールベースのアプローチでは、空き領域を検出するための性能が低いことを示す。そこで、マルチモーダルな注意分岐と自己注意機構を持つPonNetを開発し、RGBD画像に基づ
Attention Branch Network:Learning of Attention Mechanism for Visual Explanation
概要 視覚的説明により、人間は深層畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の意思決定を理解することができるが、CNNの性能向上への貢献は不十分である。本論文では、画像認識における注意位置として、高い応答値を表す視覚的説明の注意マップに着目した。この注意領域は、画像中の特定の領域に注目する注意機構を導入することで、CNNの性能を大幅に向上させる。本研究では、注意メカニズムを持つ分岐構造を導入することで、応答ベースの視覚的説明モデルを拡張するAttention Branch Ne
