論文の概要: MetaGraspNet: A Large-Scale Benchmark Dataset for Vision-driven Robotic
Grasping via Physics-based Metaverse Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14663v2
- Date: Thu, 30 Dec 2021 18:05:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-03 11:50:08.094678
- Title: MetaGraspNet: A Large-Scale Benchmark Dataset for Vision-driven Robotic
Grasping via Physics-based Metaverse Synthesis
- Title（参考訳）: metagraspnet: 物理に基づくメタバース合成による視覚駆動ロボット把持のための大規模ベンチマークデータセット
- Authors: Yuhao Chen, E. Zhixuan Zeng, Maximilian Gilles, Alexander Wong
- Abstract要約: 本稿では,物理に基づくメタバース合成による視覚駆動型ロボットグルーピングのための大規模ベンチマークデータセットを提案する。
提案するデータセットには,10万の画像と25種類のオブジェクトが含まれている。
また,オブジェクト検出とセグメンテーション性能を評価するためのデータセットとともに,新しいレイアウト重み付け性能指標を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.26022688167133
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There has been increasing interest in smart factories powered by robotics
systems to tackle repetitive, laborious tasks. One impactful yet challenging
task in robotics-powered smart factory applications is robotic grasping: using
robotic arms to grasp objects autonomously in different settings. Robotic
grasping requires a variety of computer vision tasks such as object detection,
segmentation, grasp prediction, pick planning, etc. While significant progress
has been made in leveraging of machine learning for robotic grasping,
particularly with deep learning, a big challenge remains in the need for
large-scale, high-quality RGBD datasets that cover a wide diversity of
scenarios and permutations. To tackle this big, diverse data problem, we are
inspired by the recent rise in the concept of metaverse, which has greatly
closed the gap between virtual worlds and the physical world. Metaverses allow
us to create digital twins of real-world manufacturing scenarios and to
virtually create different scenarios from which large volumes of data can be
generated for training models. In this paper, we present MetaGraspNet: a
large-scale benchmark dataset for vision-driven robotic grasping via
physics-based metaverse synthesis. The proposed dataset contains 100,000 images
and 25 different object types and is split into 5 difficulties to evaluate
object detection and segmentation model performance in different grasping
scenarios. We also propose a new layout-weighted performance metric alongside
the dataset for evaluating object detection and segmentation performance in a
manner that is more appropriate for robotic grasp applications compared to
existing general-purpose performance metrics. Our benchmark dataset is
available open-source on Kaggle, with the first phase consisting of detailed
object detection, segmentation, layout annotations, and a layout-weighted
performance metric script.
- Abstract（参考訳）: ロボットシステムを活用したスマートファクトリーへの関心が高まっている。
ロボット工学を駆使したスマートファクトリアプリケーションでは、ロボットアームを使って、さまざまな環境でオブジェクトを自律的に把握する。
ロボットの把握には、オブジェクト検出、セグメンテーション、把握予測、ピックプランニングなど、さまざまなコンピュータビジョンタスクが必要である。
ロボットの把持、特にディープラーニングに機械学習を活用することには大きな進歩があったが、大規模で高品質なrgbdデータセットが必要であり、多様なシナリオと順列をカバーしている。
この巨大で多様なデータ問題に対処するために、私たちはメタバースの概念の近年の台頭に触発され、仮想世界と物理世界の間に大きなギャップを埋めました。
メタバースは、実世界の製造シナリオのデジタルツインを作り、トレーニングモデルのために大量のデータを生成できるさまざまなシナリオを仮想的に作成することを可能にする。
本稿では,物理に基づくメタバース合成による視覚駆動型ロボットグルーピングのための大規模ベンチマークデータセットMetaGraspNetを提案する。
提案するデータセットは、10万の画像と25の異なるオブジェクトタイプを含み、異なる把握シナリオでオブジェクトの検出とセグメンテーションモデルのパフォーマンスを評価する5つの困難に分割される。
また,既存の汎用性能指標と比較してロボット把持アプリケーションに適するように,オブジェクト検出とセグメンテーション性能を評価するためのデータセットと並行して,新しいレイアウト重み付け性能指標を提案する。
ベンチマークデータセットはKaggle上でオープンソースとして公開されており、第1フェーズは詳細なオブジェクト検出、セグメンテーション、レイアウトアノテーション、レイアウト重み付けされたパフォーマンスメトリックスクリプトで構成されています。
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