In this project, the goal was to label regions from input images so that a robot can distinguish between roads and obstacles. In the figure, the green regions are areas the robot can drive on and the red regions are obstacles like tall grass. To train the network for this task, we took a patch from the image and manually label it traversable or not (green or red). We then train the convolutional network on the patches by asking it to predict the color of the patch. Once the system is sufficiently trained, it is applied to the entire image, labeling all the regions of the image as green or red.
Dans ce projet, l’objectif était d’étiqueter des régions à partir d’images d’entrée afin qu’un robot puisse distinguer les routes des obstacles. Dans la figure, les régions vertes sont les zones sur lesquelles le robot peut rouler et les régions rouges sont les obstacles comme les herbes hautes. Pour entraîner le réseau à cette tâche, nous avons pris un patch de l’image et l’avons étiqueté manuellement comme étant traversable ou non (vert ou rouge). Nous entraînons ensuite le réseau convolutif sur les patchs en lui demandant de prédire la couleur du patch. Une fois que le système est suffisamment entraîné, il est appliqué à l’ensemble de l’image, en étiquetant toutes les régions de l’image en vert ou en rouge.