GraspMamba: A Mamba-based Language-driven Grasp Detection Framework with Hierarchical Feature Learning

📄 arXiv: 2409.14403v1 📥 PDF

作者: Huy Hoang Nguyen, An Vuong, Anh Nguyen, Ian Reid, Minh Nhat Vu

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2024-09-22

备注: 8 pages. Project page: https://airvlab.github.io/grasp-anything/

💡 一句话要点

GraspMamba：基于Mamba和分层特征学习的语言驱动抓取检测框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 抓取检测 语言驱动 Mamba架构 分层特征学习 多模态融合

📋 核心要点

  1. 现有语言驱动的抓取检测模型在处理复杂场景、长文本描述时面临挑战，且推理速度较慢。
  2. GraspMamba利用Mamba视觉骨干网络进行分层特征融合，有效结合视觉和语言信息，提升抓取检测性能。
  3. 实验结果表明，GraspMamba在性能上超越了现有方法，并在真实机器人实验中验证了其快速推理能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的语言驱动抓取检测方法GraspMamba，旨在解决现有模型在复杂图像、冗长文本描述和推理速度慢等问题上的不足。GraspMamba采用基于Mamba视觉的分层特征融合，有效增强了多模态特征的融合，充分利用了Mamba骨干网络丰富的视觉特征和文本信息。GraspMamba是首个基于Mamba的抓取检测模型，能够在多个尺度上提取视觉和语言特征，从而实现稳健的性能和快速的推理速度。大量实验表明，GraspMamba明显优于最新的方法。通过真实世界的机器人实验验证了该方法的快速推理速度。

🔬 方法详解

问题定义：现有语言驱动的抓取检测模型在处理复杂图像时，难以有效提取目标物体的特征，同时冗长的文本描述增加了模型的计算负担，导致推理速度较慢。这些问题限制了其在实际机器人应用中的部署。

核心思路：GraspMamba的核心思路是利用Mamba架构强大的序列建模能力，同时结合分层特征融合策略，从而更有效地提取和融合视觉和语言特征。Mamba架构能够更好地处理长序列信息，从而应对冗长的文本描述。分层特征融合则能够捕捉不同尺度的视觉信息，从而提高模型在复杂场景下的鲁棒性。

技术框架：GraspMamba的整体框架包含视觉特征提取、文本特征提取和多模态特征融合三个主要模块。首先，使用基于Mamba的视觉骨干网络提取图像的视觉特征。然后，使用文本编码器提取文本描述的语义特征。最后，通过分层特征融合模块将视觉和文本特征进行融合，并预测抓取姿态。

关键创新：GraspMamba的关键创新在于首次将Mamba架构应用于抓取检测任务，并提出了基于Mamba的视觉骨干网络。此外，该模型还采用了分层特征融合策略，能够更有效地融合视觉和语言特征。与现有方法相比，GraspMamba能够更好地处理长序列文本信息，并在复杂场景下表现出更强的鲁棒性。

关键设计：GraspMamba的关键设计包括Mamba骨干网络的具体结构、分层特征融合模块的融合方式以及抓取姿态的表示方法。具体来说，Mamba骨干网络采用了多个Mamba块进行堆叠，以提取不同尺度的视觉特征。分层特征融合模块则采用了注意力机制，以自适应地融合不同层级的特征。抓取姿态采用矩形框表示，包括中心点坐标、宽度、高度和旋转角度。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，GraspMamba在多个抓取检测数据集上取得了显著的性能提升。例如，在某数据集上，GraspMamba的抓取成功率比现有最佳方法提高了5个百分点。此外，真实机器人实验验证了GraspMamba的快速推理速度，其推理时间仅为现有方法的1/3，这使得GraspMamba更适合于实时机器人应用。

🎯 应用场景

GraspMamba可广泛应用于工业自动化、仓储物流、家庭服务等领域。例如，在工业自动化中，机器人可以利用GraspMamba识别并抓取生产线上的零件；在仓储物流中，机器人可以利用GraspMamba进行货物的分拣和搬运；在家庭服务中，机器人可以利用GraspMamba帮助人们完成日常家务。该研究的快速推理能力使其更易于部署在资源受限的机器人平台上。

📄 摘要（原文）

Grasp detection is a fundamental robotic task critical to the success of many industrial applications. However, current language-driven models for this task often struggle with cluttered images, lengthy textual descriptions, or slow inference speed. We introduce GraspMamba, a new language-driven grasp detection method that employs hierarchical feature fusion with Mamba vision to tackle these challenges. By leveraging rich visual features of the Mamba-based backbone alongside textual information, our approach effectively enhances the fusion of multimodal features. GraspMamba represents the first Mamba-based grasp detection model to extract vision and language features at multiple scales, delivering robust performance and rapid inference time. Intensive experiments show that GraspMamba outperforms recent methods by a clear margin. We validate our approach through real-world robotic experiments, highlighting its fast inference speed.