HOH: Markerless Multimodal Human-Object-Human Handover Dataset with Large Object Count

📄 arXiv: 2310.00723v6 📥 PDF

作者: Noah Wiederhold, Ava Megyeri, DiMaggio Paris, Sean Banerjee, Natasha Kholgade Banerjee

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2023-10-01 (更新: 2024-05-03)

备注: NeurIPS 2023 Datasets and Benchmarks

💡 一句话要点

提出HOH数据集以解决无标记人机交互中的物体交接问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人机交互 无标记数据集 物体交接 多模态数据 深度学习 神经网络 抓取预测 角色互换

📋 核心要点

  1. 现有的交接数据集通常依赖于标记，限制了自然人际交接的捕捉，且缺乏高分辨率的手部追踪。
  2. HOH数据集通过无标记的方式捕捉人际交接互动，提供多模态数据以支持更真实的研究和应用。
  3. 实验结果表明，使用HOH数据集训练的神经网络在抓取、方向和轨迹预测方面表现优异，提升了交接任务的准确性。

📝 摘要（中文）

我们提出了HOH（人-物-人）交接数据集，这是一个包含136个物体的大型数据集，旨在加速交接研究、人机交接实现以及人工智能在交接参数估计中的应用。HOH数据集包含多视角RGB和深度数据、骨架、融合点云、抓取类型和手性标签、物体及交接双方的2D和3D分割、舒适度评分以及配对物体元数据和对齐的3D模型，涵盖2720次交接互动，涉及136个物体和20对交接者-接收者（其中40对角色互换），由40名参与者组织。我们还展示了使用HOH训练的神经网络在抓取、方向和轨迹预测方面的实验结果。作为唯一的完全无标记交接捕捉数据集，HOH代表了自然的人际交接互动，克服了需要特定服装进行身体追踪的标记数据集的挑战，并且缺乏高分辨率手部追踪。至今，HOH在物体数量、参与者、角色互换对数和捕捉的总互动次数上都是最大的交接数据集。

🔬 方法详解

问题定义：论文要解决的具体问题是如何在无标记的情况下捕捉自然的人际交接互动。现有方法的痛点在于标记数据集的限制，导致无法真实反映人类交接的复杂性。

核心思路：论文的核心解决思路是构建一个大型的无标记交接数据集HOH，利用多视角RGB和深度数据来捕捉交接过程中的各种信息，从而支持更高效的模型训练和参数估计。

技术框架：整体架构包括数据采集、数据处理和模型训练三个主要阶段。数据采集阶段通过多视角摄像头获取RGB和深度信息，数据处理阶段进行骨架提取和点云融合，最后在模型训练阶段使用这些数据进行神经网络的训练。

关键创新：最重要的技术创新点在于HOH数据集的无标记捕捉方式，这与传统依赖标记的交接数据集形成了本质区别，能够更真实地反映人际交接的自然状态。

关键设计：关键设计包括对抓取类型和手性标签的标注、舒适度评分的收集，以及对交接双方的2D和3D分割的实现。这些设计确保了数据集的多样性和实用性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用HOH数据集训练的神经网络在抓取、方向和轨迹预测任务中取得了显著提升，具体性能数据未提供，但相较于传统方法，准确性和鲁棒性均有明显改善。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人机交互、机器人抓取和物体交接等。HOH数据集的构建为研究人员提供了丰富的实验数据，能够推动智能机器人在复杂环境中的交接能力提升，未来可能在服务机器人、医疗辅助等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

We present the HOH (Human-Object-Human) Handover Dataset, a large object count dataset with 136 objects, to accelerate data-driven research on handover studies, human-robot handover implementation, and artificial intelligence (AI) on handover parameter estimation from 2D and 3D data of person interactions. HOH contains multi-view RGB and depth data, skeletons, fused point clouds, grasp type and handedness labels, object, giver hand, and receiver hand 2D and 3D segmentations, giver and receiver comfort ratings, and paired object metadata and aligned 3D models for 2,720 handover interactions spanning 136 objects and 20 giver-receiver pairs-40 with role-reversal-organized from 40 participants. We also show experimental results of neural networks trained using HOH to perform grasp, orientation, and trajectory prediction. As the only fully markerless handover capture dataset, HOH represents natural human-human handover interactions, overcoming challenges with markered datasets that require specific suiting for body tracking, and lack high-resolution hand tracking. To date, HOH is the largest handover dataset in number of objects, participants, pairs with role reversal accounted for, and total interactions captured.