論文の概要: 3D AffordanceNet: A Benchmark for Visual Object Affordance Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16397v2
• Date: Wed, 31 Mar 2021 09:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 11:58:47.901900
• Title: 3D AffordanceNet: A Benchmark for Visual Object Affordance Understanding
• Title（参考訳）: 3D AffordanceNet: Visual Object Affordance Understandingのベンチマーク
• Authors: Shengheng Deng, Xun Xu, Chaozheng Wu, Ke Chen, Kui Jia
• Abstract要約: 本稿では,23のセマンティックオブジェクトカテゴリから23kの形状のベンチマークである3D AffordanceNetデータセットについて述べる。 3つの最先端のポイントクラウドディープラーニングネットワークがすべてのタスクで評価されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.68455617113953
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to understand the ways to interact with objects from visual cues, a.k.a. visual affordance, is essential to vision-guided robotic research. This involves categorizing, segmenting and reasoning of visual affordance. Relevant studies in 2D and 2.5D image domains have been made previously, however, a truly functional understanding of object affordance requires learning and prediction in the 3D physical domain, which is still absent in the community. In this work, we present a 3D AffordanceNet dataset, a benchmark of 23k shapes from 23 semantic object categories, annotated with 18 visual affordance categories. Based on this dataset, we provide three benchmarking tasks for evaluating visual affordance understanding, including full-shape, partial-view and rotation-invariant affordance estimations. Three state-of-the-art point cloud deep learning networks are evaluated on all tasks. In addition we also investigate a semi-supervised learning setup to explore the possibility to benefit from unlabeled data. Comprehensive results on our contributed dataset show the promise of visual affordance understanding as a valuable yet challenging benchmark.
• Abstract（参考訳）: 視覚的な手がかり、すなわち、オブジェクトとのインタラクション方法を理解する能力。 視覚能力は視覚誘導型ロボット研究に欠かせない。 これには、視覚能力の分類、セグメンテーション、推論が含まれる。 2Dおよび2.5D画像領域の関連研究はこれまで行われてきたが、物価の真に機能的な理解には3D物理領域での学習と予測が必要である。 本研究では,23のセマンティックオブジェクトカテゴリから23k形状のベンチマークを行い,18の視覚的アプライアンスカテゴリをアノテートした3dアプライアンスネットデータセットを提案する。 このデータセットに基づいて、全形状、部分ビュー、回転不変価格推定を含む視覚的可視性理解を評価するための3つのベンチマークタスクを提供する。 3つの最先端のクラウドディープラーニングネットワークを,すべてのタスクで評価する。 さらに,ラベルのないデータからメリットを享受する半教師付き学習セットアップについても検討した。 コントリビューションデータセットの総合的な結果から、視覚的可視性理解は、価値はあるが挑戦的なベンチマークであることを示す。

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