Banca de QUALIFICAÇÃO: DUNFREY PIRES ARAGÃO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DUNFREY PIRES ARAGÃO
DATA: 19/07/2019
HORA: 14:00
LOCAL: Centro de Informática
TÍTULO: SpaceYNet: a Regression Pose and Depth SceneSimultaneously
PALAVRAS-CHAVES: Rede neural, localização, profundidade, robô
PÁGINAS: 51
RESUMO: Um dos problemas fundamentais da robótica móvel é o uso de informações sensoriais para localizar um robô móvel no ambiente em que ele está localizado. Neste trabalho, desenvolve- mos uma nova abordagem para o problema de localização global. Nós mesclamos cinco camadas de introdução introduzidas pelo algoritmo GoogLeNet em uma rede baseada em U-Net para resolver duas tarefas de visão computacional simultaneamente: prever a cena de profundidade e estimar os seis graus de liberdade da câmera de uma câmera RGB monocular de um robô móvel. O sistema se destaca prevendo a profundidade das cenas e usando-o para melhorar a previsão de poses. Como as redes atuais são usadas para ambientes controlados ou sem grandes variações de luminosidade, o resultado é uma precisão aprimorada em um ambiente grande e lotado e uma rede com menor custo computacional. Usamos um conjunto de dados público e outro conjunto de dados criado para gerar nossos treinamentos e testes em um ambiente maior e mais populoso que é rico em detalhes e variações dentro do ambiente e que está disponível para a sociedade pesquisadora. Realizamos testes com alguns otimizadores e funções de perda, o que nos proporcionou uma estrutura para atingir o objetivo proposto e com resultados. Essa abordagem foi então validada em um ambiente robótico real, com experimentos de localização e de localização.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2042972 - TIAGO PEREIRA DO NASCIMENTO
Interno - 1743917 - THAIS GAUDENCIO DO REGO
Externo à Instituição - LUIS FELIPHE SILVA COSTA