Deep learning has achieved remarkable success in object recognition tasks through the availability of large scale datasets like ImageNet. However, deep learning systems suffer from catastrophic forgetting when learning incrementally without replaying old data. For real-world applications, robots also need to incrementally learn new objects. Further, since robots have limited human assistance available, they must learn from only a few examples. However, very few object recognition datasets and benchmarks exist to test incremental learning capability for robotic vision. Further, there is no dataset or benchmark specifically designed for incremental object learning from a few examples. To fill this gap, we present a new dataset termed F-SIOL-310 (Few-Shot Incremental Object Learning) which is specifically captured for testing few-shot incremental object learning capability for robotic vision. We also provide benchmarks and evaluations of 8 incremental learning algorithms on F-SIOL-310 for future comparisons. Our results demonstrate that the few-shot incremental object learning problem for robotic vision is far from being solved.


翻译:深层学习通过提供像图像网这样的大型数据集,在对象识别任务方面取得了显著的成功。然而,深层学习系统在不重复旧数据的情况下,在逐渐学习时,被灾难性地遗忘。对于现实世界应用,机器人也需要逐步学习新对象。此外,由于机器人的人力援助有限,他们只能从几个例子中学习。然而,很少有物体识别数据集和基准可用于测试机器人视觉的增量学习能力。此外,没有为从几个例子中学习增量对象而专门设计的数据集或基准。为了填补这一空白,我们提出了一套新的数据集F-SIOL-310(Few-Shot增量对象学习),专门用来测试机器人视觉的微小增量对象学习能力。我们还提供了基准和评估F-SIOL-310上8个增量学习算法的基准和评价,供将来比较。我们的结果显示,少数的机器人视觉增量对象学习问题远未解决。

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