論文の概要: Where2Act: From Pixels to Actions for Articulated 3D Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.02692v1
• Date: Thu, 7 Jan 2021 18:56:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-10 13:30:03.401736
• Title: Where2Act: From Pixels to Actions for Articulated 3D Objects
• Title（参考訳）: Where2Act: 3Dオブジェクトの画素からアクションへ
• Authors: Kaichun Mo, Leonidas Guibas, Mustafa Mukadam, Abhinav Gupta, Shubham Tulsiani
• Abstract要約: 可動部を有する関節物体の押出しや引抜き等の基本動作に関連する高度に局所化された動作可能な情報を抽出する。 シミュレーションでネットワークをトレーニングできるオンラインデータサンプリング戦略を備えた学習から対話までのフレームワークを提案します。 私たちの学習モデルは、現実世界のデータにも転送します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.19638599501286
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the fundamental goals of visual perception is to allow agents to meaningfully interact with their environment. In this paper, we take a step towards that long-term goal -- we extract highly localized actionable information related to elementary actions such as pushing or pulling for articulated objects with movable parts. For example, given a drawer, our network predicts that applying a pulling force on the handle opens the drawer. We propose, discuss, and evaluate novel network architectures that given image and depth data, predict the set of actions possible at each pixel, and the regions over articulated parts that are likely to move under the force. We propose a learning-from-interaction framework with an online data sampling strategy that allows us to train the network in simulation (SAPIEN) and generalizes across categories. But more importantly, our learned models even transfer to real-world data. Check the project website for the code and data release.
• Abstract（参考訳）: 視覚知覚の基本的な目標の1つは、エージェントが環境と有意義に相互作用できるようにすることである。 本稿では,その長期的目標に向けて一歩を踏み出し,可動部を有する関節物体の押下げや引抜きなど,基本動作に関連する高度に局所化された動作可能な情報を抽出する。 例えば、引き出しが与えられた場合、われわれのネットワークは、ハンドルに引力を加えると引き出しが開くと予測する。 画像と奥行きデータから得られる新たなネットワークアーキテクチャを提案し,議論し,評価し,各画素で可能な動作のセットと,その下を移動する可能性のある節点上の領域を予測した。 シミュレーション(SAPIEN)でネットワークをトレーニングし,カテゴリをまたいだ一般化を可能にする,オンラインデータサンプリング戦略を備えた対話型学習フレームワークを提案する。 しかしもっと重要なのは、学習したモデルが現実世界のデータに転送されることだ。 コードとデータのリリースについてはプロジェクトのWebサイトを参照してください。

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