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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 73 - 81 (9page)
- DOI
- 10.14372/IEMEK.2024.19.2.73
이용수
초록· 키워드
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Recently, mobile manipulators have been utilized in agriculture industry for weed removal and harvest
automation. This paper proposes a domain adaptive fruit detection method for harvest automation, by utilizing
OWL-ViT model which is an open-vocabulary object detection model. The vision-language model can detect objects
based on text prompt, and therefore, it can be extended to detect objects of undefined categories. In the development
of deep learning models for real-world problems, constructing a large-scale labeled dataset is a time-consuming task
and heavily relies on human effort. To reduce the labor-intensive workload, we utilized a large-scale public dataset as
a source domain data and employed a domain adaptation method. Adversarial learning was conducted between a
domain discriminator and feature extractor to reduce the gap between the distribution of feature vectors from the
source domain and our target domain data. We collected a target domain dataset in a real-like environment and
conducted experiments to demonstrate the effectiveness of the proposed method. In experiments, the domain adaptation
method improved the AP50 metric from 38.88% to 78.59% for detecting objects within the range of 2m, and we
achieved 81.7% of manipulation success rate.
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