論文の概要: Self-supervised Transparent Liquid Segmentation for Robotic Pouring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01538v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 06:26:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 15:20:29.343483
• Title: Self-supervised Transparent Liquid Segmentation for Robotic Pouring
• Title（参考訳）: ロボット注入のための自己教師付き透明液体セグメンテーション
• Authors: Gautham Narayan Narasimhan, Kai Zhang, Ben Eisner, Xingyu Lin, David Held
• Abstract要約: 液体状態の推定は、注水などのロボティクスのタスクにおいて重要である。 色付き液体の画像から合成された透明な液体画像への変換が可能な生成モデルを用いる。 手動のアノテーションを必要とせずに透明液体のセグメンテーションマスクを正確に予測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.174709965663299
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Liquid state estimation is important for robotics tasks such as pouring; however, estimating the state of transparent liquids is a challenging problem. We propose a novel segmentation pipeline that can segment transparent liquids such as water from a static, RGB image without requiring any manual annotations or heating of the liquid for training. Instead, we use a generative model that is capable of translating images of colored liquids into synthetically generated transparent liquid images, trained only on an unpaired dataset of colored and transparent liquid images. Segmentation labels of colored liquids are obtained automatically using background subtraction. Our experiments show that we are able to accurately predict a segmentation mask for transparent liquids without requiring any manual annotations. We demonstrate the utility of transparent liquid segmentation in a robotic pouring task that controls pouring by perceiving the liquid height in a transparent cup. Accompanying video and supplementary materials can be found
• Abstract（参考訳）: 液体状態の推定は注ぐなどのロボット作業において重要であるが、透明液体の状態の推定は難しい問題である。 本研究では,rgb画像から水などの透明な液体を,手作業による注記や加熱を必要とせずにセグメント化できる新しいセグメンテーションパイプラインを提案する。 代わりに、色付き液体の画像から合成生成した透明な液体画像に変換可能な生成モデルを用いて、色付きおよび透明な液体画像の非ペア化データセットのみを訓練する。 背景減算を用いて色付き液体のセグメンテーションラベルを自動的に取得する。 実験の結果, 手動アノテーションを必要とせず, 透明液体のセグメンテーションマスクを正確に予測できることがわかった。 透明カップ内の液高さを知覚して注水を制御するロボット注水作業における透明液体セグメンテーションの有用性を実証する。 ビデオや補足資料も用意されている。

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