論文の概要: Hand-Object Contact Consistency Reasoning for Human Grasps Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03304v1
• Date: Wed, 7 Apr 2021 17:57:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 14:30:54.099624
• Title: Hand-Object Contact Consistency Reasoning for Human Grasps Generation
• Title（参考訳）: ヒトグラスプ生成のためのハンドオブジェクト接触一貫性推論
• Authors: Hanwen Jiang, Shaowei Liu, Jiashun Wang and Xiaolong Wang
• Abstract要約: 世界で3Dオブジェクトを与えられた人間の把握を生成することを提案する。 キーとなる観察は、手接触点と物体接触領域の一貫性をモデル化することが重要であることである。 実験では、最先端のアプローチによる人間の把握力の大幅な向上が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.398433415259542
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While predicting robot grasps with parallel jaw grippers have been well studied and widely applied in robot manipulation tasks, the study on natural human grasp generation with a multi-finger hand remains a very challenging problem. In this paper, we propose to generate human grasps given a 3D object in the world. Our key observation is that it is crucial to model the consistency between the hand contact points and object contact regions. That is, we encourage the prior hand contact points to be close to the object surface and the object common contact regions to be touched by the hand at the same time. Based on the hand-object contact consistency, we design novel objectives in training the human grasp generation model and also a new self-supervised task which allows the grasp generation network to be adjusted even during test time. Our experiments show significant improvement in human grasp generation over state-of-the-art approaches by a large margin. More interestingly, by optimizing the model during test time with the self-supervised task, it helps achieve larger gain on unseen and out-of-domain objects. Project page: https://hwjiang1510.github.io/GraspTTA/
• Abstract（参考訳）: パラレル顎グリッパーを用いたロボット把持予測は, ロボット操作タスクにおいてよく研究され, 広く応用されているが, 多指ハンドによる自然な人間把持生成に関する研究は, いまだに難しい課題である。 本稿では,世界に3次元物体が与えられた人間の手をつかむことを提案する。 我々の重要な観察は、手接触点と物体接触領域の一貫性をモデル化することが重要であることである。 すなわち、先行する手の接触点が物体面に近く、対象の共通接触領域が同時に接触されることを推奨する。 対象と対象との接触の一貫性に基づいて,人間把持生成モデルの学習における新たな目標と,テスト時においても把持生成ネットワークを調整可能な新たな自己教師ありタスクをデザインする。 実験では,最先端のアプローチによる人手獲得率の有意な向上が示された。 さらに興味深いのは、自己監督タスクでテスト時間中にモデルを最適化することで、ドメイン外のオブジェクトに対するより大きな利益を得るのに役立ちます。 プロジェクトページ: https://hwjiang1510.github.io/grasptta/

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