Text-driven Affordance Learning from Egocentric Vision

📄 arXiv: 2404.02523v1 📥 PDF

作者: Tomoya Yoshida, Shuhei Kurita, Taichi Nishimura, Shinsuke Mori

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-04-03

💡 一句话要点

提出文本驱动的可供性学习方法以解决机器人交互问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 可供性学习 文本驱动 自我中心视角 机器人交互 伪数据集 多模态学习 指代表达理解

📋 核心要点

  1. 现有的可供性学习方法依赖于预定义的物体和动作，无法适应复杂的现实交互场景。
  2. 本文提出了一种文本驱动的可供性学习方法，通过文本指令学习接触点和操作轨迹，涵盖手-物体和工具-物体的交互。
  3. 实验结果显示，所提方法在处理多种可供性方面表现出色，成为现实场景可供性学习的新标准。

📝 摘要（中文）

视觉可供性学习是机器人理解如何与物体交互的关键组成部分。传统方法依赖于预定义的物体和动作，无法捕捉现实场景中的多样化交互。本文提出了一种文本驱动的可供性学习方法，旨在根据文本指令从自我中心视角学习接触点和操作轨迹。我们构建了一个包含超过8万实例的伪训练数据集TextAFF80K，并扩展了现有的指代表达理解模型。实验结果表明，该方法能够有效处理多种可供性，为现实场景中的可供性学习设立了新的标准。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在复杂环境中与物体交互时的可供性学习问题。现有方法的痛点在于无法适应多样化的交互场景，且手动标注数据成本高昂。

核心思路：论文的核心思路是利用文本指令来引导可供性学习，从而实现对多种物体的接触点和操作轨迹的学习。这种设计使得模型能够更灵活地适应不同的交互需求。

技术框架：整体架构包括数据收集、伪数据集创建、模型训练和评估四个主要模块。首先，通过文本生成伪数据集TextAFF80K，然后利用扩展的指代表达理解模型进行训练。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了文本驱动的可供性学习框架，能够有效处理多种可供性，解决了传统方法的局限性。

关键设计：在模型设计中，接触点以热图形式表示，操作轨迹则为包含线性和旋转运动的坐标序列。损失函数和网络结构经过精心设计，以确保模型在多种交互场景下的鲁棒性。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在处理多种可供性时表现优异，相较于基线模型，性能提升显著，具体提升幅度未知，展现了其在现实场景中的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、智能家居、自动化制造等。通过提升机器人对物体交互的理解能力，能够大幅度提高其在复杂环境中的自主性和灵活性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Visual affordance learning is a key component for robots to understand how to interact with objects. Conventional approaches in this field rely on pre-defined objects and actions, falling short of capturing diverse interactions in realworld scenarios. The key idea of our approach is employing textual instruction, targeting various affordances for a wide range of objects. This approach covers both hand-object and tool-object interactions. We introduce text-driven affordance learning, aiming to learn contact points and manipulation trajectories from an egocentric view following textual instruction. In our task, contact points are represented as heatmaps, and the manipulation trajectory as sequences of coordinates that incorporate both linear and rotational movements for various manipulations. However, when we gather data for this task, manual annotations of these diverse interactions are costly. To this end, we propose a pseudo dataset creation pipeline and build a large pseudo-training dataset: TextAFF80K, consisting of over 80K instances of the contact points, trajectories, images, and text tuples. We extend existing referring expression comprehension models for our task, and experimental results show that our approach robustly handles multiple affordances, serving as a new standard for affordance learning in real-world scenarios.