イメージセグメンテーションとオブジェクト検出（屋内環境）に最適なリアルタイムアルゴリズムは何ですか？

Question

屋内エリアを分割してオブジェクトを探したい。次に、ステレオビジョンを使ってオブジェクトのデカルト位置を見つけたいと思います。最終的な目標は、ロボットでテーブル上のオブジェクトをピッキング（および軌道を制御）することです。オブジェクトの

例：椅子、テーブル、ペン、注射器、ステープラー、カップ、ネジ、おもちゃの人形、定規、小箱、牛乳、果物、...

私の最初の優先順位は（リアルタイム中です10 Hz）。

私はIntel Core i7-3820（3.6 GHz）でWindows 10 64ビット、MATLAB 2016b 64ビット、でイメージをキャプチャするためにZEDステレオカメラを使用します。

カメラの出力は、720x1280の2色（左右の画像）の組み合わせである720x2560ピクセルの色です。

テーブル上の未知のオブジェクトの位置を見つけるための監督されていないアルゴリズムを使用することを好みます。しかし、それはリアルタイムで低下するはずです。リアルタイムでは可能でない場合、私は私の期待を低下させ、監督されたアルゴリズムを使用して事前定義されたオブジェクトを見つけます。

Answer 1

私はあなたが言及している問題（セグメンテーションと検出）は未だオープンな問題であると考えているため、最終的な解決策はありません。しかし、ここ数年、オブジェクト検出やセマンティックセグメンテーションを解決するための多くの研究が、優れた性能とスピードで行われています。

オブジェクト検出の場合は、YOLOとSSDの結果を確認し、Faster R-CNNもご覧ください。これは10Hzの要件がアーカイブできるためです。

オブジェクトセグメンテーションの場合は、DCNNが8fpsを請求できます。 DeepLabやFCNのようなものもありますが、それらのシステムやアーキテクチャのスピードはどういうものかはっきりしていません。