Arti-PG: A Toolbox for Procedurally Synthesizing Large-Scale and Diverse Articulated Objects with Rich Annotations
作者: Jianhua Sun, Yuxuan Li, Jiude Wei, Longfei Xu, Nange Wang, Yining Zhang, Cewu Lu
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2024-12-19
💡 一句话要点
Arti-PG：用于程序化合成大规模、多样化、带丰富标注的铰接物体工具箱
🎯 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)
关键词: 铰接物体 程序化生成 数据集 自动标注 机器人操作
📋 核心要点
- 深度学习在铰接物体理解方面受限于高质量3D数据的稀缺，标注成本高昂。
- Arti-PG通过程序化生成铰接物体，并自动生成详细标注，解决数据瓶颈。
- 实验表明，Arti-PG能够生成多样化的铰接物体，并提供全面的视觉和操作任务标注。
📝 摘要（中文）
获取大量的3D铰接物体数据成本高昂且耗时，因此，3D铰接物体数据的稀缺性阻碍了深度学习方法在各种铰接物体理解任务中取得显著性能。同时，将这些物体数据与详细的标注配对，以支持各种任务的训练，也是困难且劳动密集型的。为了快速收集大量具有全面和详细标注的3D铰接物体用于训练，我们提出了铰接物体程序化生成工具箱，即Arti-PG工具箱。Arti-PG工具箱包括：i) 通过广义结构程序描述铰接物体及其与物体点云的解析对应关系；ii) 关于结构程序操作的程序化规则，以合成大规模和多样化的新铰接物体；iii) 知识（例如，可供性、语义等）的数学描述，以提供对合成物体的标注。Arti-PG具有两个吸引人的特性，可以为铰接物体理解任务提供训练数据：i) 通过面向程序的结构操作，可以创建具有无限形状变化的物体；ii) Arti-PG通过轻松提供全面和详细的标注，广泛适用于各种任务。Arti-PG现在支持26类铰接物体的程序化生成，并提供跨越视觉和操作任务的广泛标注，我们提供了详尽的实验，充分证明了其优势。我们将公开Arti-PG工具箱供社区使用。
🔬 方法详解
问题定义：现有深度学习方法在铰接物体理解任务中表现受限，主要原因是缺乏大规模、多样化且带有详细标注的3D铰接物体数据集。手动创建和标注这些数据既耗时又昂贵，严重阻碍了相关研究的进展。
核心思路：Arti-PG的核心思路是利用程序化生成技术，通过定义一套结构化的程序规则，自动创建大量具有不同形状和结构的铰接物体。同时，该工具箱还能够根据程序规则自动生成详细的标注信息，包括语义信息、可供性信息等，从而大大降低了数据获取和标注的成本。
技术框架：Arti-PG工具箱主要包含三个核心模块：1) 铰接物体结构程序描述模块：定义了一套广义的结构程序，用于描述铰接物体的几何结构和运动关系；2) 程序化生成模块：基于结构程序，通过随机或规则的方式对程序进行操作，生成新的铰接物体；3) 自动标注模块：根据结构程序和生成过程，自动生成铰接物体的各种标注信息。
关键创新：Arti-PG的关键创新在于其程序化的生成方式和自动标注能力。与传统的基于扫描或建模的数据集构建方法相比，Arti-PG能够以更低的成本生成更大规模、更多样化的数据，并且能够提供更全面的标注信息。
关键设计：Arti-PG的关键设计包括：1) 结构程序的定义：需要精心设计结构程序的语法和语义，以保证能够表达各种铰接物体的结构和运动关系；2) 程序操作规则的设计：需要设计合理的程序操作规则，以保证生成物体的多样性和合理性；3) 自动标注算法的设计：需要设计高效的自动标注算法，以保证标注的准确性和效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Arti-PG支持26类铰接物体的程序化生成，并提供跨越视觉和操作任务的广泛标注。论文通过实验验证了Arti-PG生成数据的有效性，表明使用Arti-PG生成的数据训练的模型在铰接物体理解任务中取得了良好的性能。由于实验细节未在摘要中体现，具体性能数据未知。
🎯 应用场景
Arti-PG可广泛应用于机器人操作、虚拟现实、游戏开发等领域。通过提供大规模、多样化的训练数据，可以提升深度学习模型在铰接物体识别、姿态估计、运动规划等任务中的性能。此外，Arti-PG还可以用于生成特定场景下的铰接物体，例如智能家居环境中的家具、厨房用具等，从而为相关应用提供更真实的数据支持。
📄 摘要（原文）
The acquisition of substantial volumes of 3D articulated object data is expensive and time-consuming, and consequently the scarcity of 3D articulated object data becomes an obstacle for deep learning methods to achieve remarkable performance in various articulated object understanding tasks. Meanwhile, pairing these object data with detailed annotations to enable training for various tasks is also difficult and labor-intensive to achieve. In order to expeditiously gather a significant number of 3D articulated objects with comprehensive and detailed annotations for training, we propose Articulated Object Procedural Generation toolbox, a.k.a. Arti-PG toolbox. Arti-PG toolbox consists of i) descriptions of articulated objects by means of a generalized structure program along with their analytic correspondence to the objects' point cloud, ii) procedural rules about manipulations on the structure program to synthesize large-scale and diverse new articulated objects, and iii) mathematical descriptions of knowledge (e.g. affordance, semantics, etc.) to provide annotations to the synthesized object. Arti-PG has two appealing properties for providing training data for articulated object understanding tasks: i) objects are created with unlimited variations in shape through program-oriented structure manipulation, ii) Arti-PG is widely applicable to diverse tasks by easily providing comprehensive and detailed annotations. Arti-PG now supports the procedural generation of 26 categories of articulate objects and provides annotations across a wide range of both vision and manipulation tasks, and we provide exhaustive experiments which fully demonstrate its advantages. We will make Arti-PG toolbox publicly available for the community to use.