LEARNING
有限标注与导航预算下的具身主动学习用于目标检测
Hadrien Crassous, Mohamed Yassine Kabouri, Minahil Raza, Joni Pajarinen, Riad Akrour
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文研究在机器人导航时间和标注预算约束下，如何自适应调整计算机视觉目标检测器以适应未知环境。该方法通过空间一致性识别标签不一致的图像，在预算限制下选择最具信息量的机器人轨迹和图像样本，从而有效提升检测精度。
关键词
active learningobject detectionrobot navigationannotation budgetspatial consistency
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