論文の概要: Towards Visual Affordance Learning: A Benchmark for Affordance Segmentation and Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14092v1
• Date: Sat, 26 Mar 2022 14:31:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 13:09:16.706969
• Title: Towards Visual Affordance Learning: A Benchmark for Affordance Segmentation and Recognition
• Title（参考訳）: 視覚的アフォーアンス学習に向けて--アフォーアンスセグメンテーションと認識のためのベンチマーク
• Authors: Zeyad Osama Khalifa, Syed Afaq Ali Shah
• Abstract要約: 大規模マルチビューRGBDビジュアルアプライアンス学習データセットを提案する。 これは、初めてかつ最大のマルチビューRGBDビジュアルアプライアンス学習データセットである。 4つの最先端ディープラーニングネットワークを,割当セグメンテーションタスクとして評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.947683824820616
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The physical and textural attributes of objects have been widely studied for recognition, detection and segmentation tasks in computer vision. A number of datasets, such as large scale ImageNet, have been proposed for feature learning using data hungry deep neural networks and for hand-crafted feature extraction. To intelligently interact with objects, robots and intelligent machines need the ability to infer beyond the traditional physical/textural attributes, and understand/learn visual cues, called visual affordances, for affordance recognition, detection and segmentation. To date there is no publicly available large dataset for visual affordance understanding and learning. In this paper, we introduce a large scale multi-view RGBD visual affordance learning dataset, a benchmark of 47210 RGBD images from 37 object categories, annotated with 15 visual affordance categories and 35 cluttered/complex scenes with different objects and multiple affordances. To the best of our knowledge, this is the first ever and the largest multi-view RGBD visual affordance learning dataset. We benchmark the proposed dataset for affordance recognition and segmentation. To achieve this we propose an Affordance Recognition Network a.k.a ARNet. In addition, four state-of-the-art deep learning networks are evaluated for affordance segmentation task. Our experimental results showcase the challenging nature of the dataset and present definite prospects for new and robust affordance learning algorithms. The dataset is available at: https://sites.google.com/view/afaqshah/dataset.
• Abstract（参考訳）: 物体の物理的およびテクスチュラルな属性は、コンピュータビジョンにおける認識、検出、セグメンテーションタスクのために広く研究されている。 大規模イメージネットなどのデータセットは、飢えたディープニューラルネットワークを用いた特徴学習や、手作りの特徴抽出のために提案されている。 オブジェクトとインテリジェントに対話するには、ロボットやインテリジェントマシンは、従来の物理的/テクスチャ的属性を超えて推測し、視覚的手当と呼ばれる視覚的な手掛かりを理解して学習し、手頃な認識、検出、セグメンテーションを行う能力が必要です。 現在、視覚的余裕の理解と学習のための大規模なデータセットは公開されていない。 本稿では,大規模多視点RGBDビジュアルアプライアンス学習データセット,37のオブジェクトカテゴリから47210のRGBD画像のベンチマーク,15のビジュアルアプライアンスカテゴリと35の散在/複合シーンのアノテートについて紹介する。 私たちの知る限りでは、これは初めての、そして最大のマルチビューのrgbdビジュアルアプライアンス学習データセットです。 提案するデータセットを,アフォーマンス認識とセグメンテーションのためにベンチマークする。 そこで我々は,arnetを用いたアプライアンス認識ネットワークを提案する。 さらに,4つの最先端ディープラーニングネットワークを,アベイランスセグメンテーションタスクとして評価する。 実験結果は,データセットの難解な性質を示し,新しいロバストでロバストな学習アルゴリズムの可能性を示す。 データセットは以下の通りである。

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