Fugu-MT 論文翻訳(概要): One-Shot Object Affordance Detection in the Wild

論文の概要: One-Shot Object Affordance Detection in the Wild

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03658v1
Date: Sun, 8 Aug 2021 14:53:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-11 06:04:44.190544
Title: One-Shot Object Affordance Detection in the Wild
Title（参考訳）: 野生におけるワンショット物体収差検出
Authors: Wei Zhai, Hongchen Luo, Jing Zhang, Yang Cao, Dacheng Tao
Abstract要約: Affordance Detectionは、画像内のオブジェクトの潜在的なアクション可能性を特定することを指す。我々は、人間の行動目的を推定し、それを転送して、すべての候補画像から共通価格を検出するワンショットアフォーダンス検出ネットワーク(OSAD-Net)を考案する。複雑なシーンと豊富なアノテーションによって、当社のPADv2データセットは、アベイランス検出メソッドをベンチマークするためのテストベッドとして使用することができます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 76.46484684007706
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Affordance detection refers to identifying the potential action possibilities of objects in an image, which is a crucial ability for robot perception and manipulation. To empower robots with this ability in unseen scenarios, we first study the challenging one-shot affordance detection problem in this paper, i.e., given a support image that depicts the action purpose, all objects in a scene with the common affordance should be detected. To this end, we devise a One-Shot Affordance Detection Network (OSAD-Net) that firstly estimates the human action purpose and then transfers it to help detect the common affordance from all candidate images. Through collaboration learning, OSAD-Net can capture the common characteristics between objects having the same underlying affordance and learn a good adaptation capability for perceiving unseen affordances. Besides, we build a large-scale Purpose-driven Affordance Dataset v2 (PADv2) by collecting and labeling 30k images from 39 affordance and 103 object categories. With complex scenes and rich annotations, our PADv2 dataset can be used as a test bed to benchmark affordance detection methods and may also facilitate downstream vision tasks, such as scene understanding, action recognition, and robot manipulation. Specifically, we conducted comprehensive experiments on PADv2 dataset by including 11 advanced models from several related research fields. Experimental results demonstrate the superiority of our model over previous representative ones in terms of both objective metrics and visual quality. The benchmark suite is available at https://github.com/lhc1224/OSAD Net.
Abstract（参考訳）: Affordance Detectionは、画像中の物体の潜在的な活動可能性を特定することであり、ロボットの知覚と操作にとって重要な能力である。そこで本稿では,ロボットにこのような非知覚シナリオの能力を持たせるために,まず,アクション目的を表現した支援画像が与えられた場合,共通のアフォーアンスを持つシーン内のすべての物体を検出すべきである,という課題を考察する。この目的のために,まず人間の行動目的を推定し,その候補画像から共通価格を検出するワンショットアフォーダンス検出ネットワーク(OSAD-Net)を考案した。協調学習により、OSAD-Netは、同じ可利用性を持つオブジェクト間の共通特性を捉え、見当たらない可利用性を理解するための優れた適応能力を学ぶことができる。さらに,39の価格と103のオブジェクトカテゴリから30kの画像を収集,ラベル付けすることで,大規模目的駆動型Affordance Dataset v2(PADv2)を構築する。複雑なシーンと豊富なアノテーションにより、PADv2データセットはアベイランス検出手法をベンチマークするためのテストベッドとして使用することができ、シーン理解、アクション認識、ロボット操作などの下流視覚タスクも容易になる可能性がある。具体的には,いくつかの研究分野の11の先進モデルを用いて,padv2データセットの総合的な実験を行った。実験の結果, 客観的指標と視覚品質の両面で, 従来のモデルよりも優れた結果が得られた。ベンチマークスイートはhttps://github.com/lhc1224/OSAD Netで公開されている。

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