論文の概要: Smart Explorer: Recognizing Objects in Dense Clutter via Interactive Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03496v1
• Date: Sat, 6 Aug 2022 11:04:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-10 13:04:11.237916
• Title: Smart Explorer: Recognizing Objects in Dense Clutter via Interactive Exploration
• Title（参考訳）: smart explorer:インタラクティブな探索による密集したクラッター内の物体認識
• Authors: Zhenyu Wu, Ziwei Wang, Zibu Wei, Yi Wei and Haibin Yan
• Abstract要約: 密集した物体を正確に認識することは、様々なロボット操作タスクにおいて重要な役割を担っている。 本稿では,高密度なオブジェクトを認識できるSmart Explorerという対話型探索フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.38518623440405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recognizing objects in dense clutter accurately plays an important role to a wide variety of robotic manipulation tasks including grasping, packing, rearranging and many others. However, conventional visual recognition models usually miss objects because of the significant occlusion among instances and causes incorrect prediction due to the visual ambiguity with the high object crowdedness. In this paper, we propose an interactive exploration framework called Smart Explorer for recognizing all objects in dense clutters. Our Smart Explorer physically interacts with the clutter to maximize the recognition performance while minimize the number of motions, where the false positives and negatives can be alleviated effectively with the optimal accuracy-efficiency trade-offs. Specifically, we first collect the multi-view RGB-D images of the clutter and reconstruct the corresponding point cloud. By aggregating the instance segmentation of RGB images across views, we acquire the instance-wise point cloud partition of the clutter through which the existed classes and the number of objects for each class are predicted. The pushing actions for effective physical interaction are generated to sizably reduce the recognition uncertainty that consists of the instance segmentation entropy and multi-view object disagreement. Therefore, the optimal accuracy-efficiency trade-off of object recognition in dense clutter is achieved via iterative instance prediction and physical interaction. Extensive experiments demonstrate that our Smart Explorer acquires promising recognition accuracy with only a few actions, which also outperforms the random pushing by a large margin.
• Abstract（参考訳）: 密集クラッタにおける物体の認識は、把握、梱包、再配置など、幅広いロボット操作タスクにおいて重要な役割を担っている。 しかし, 従来の視覚認識モデルでは, 症例間の有意な咬合による物体の欠落や, 物体の混み合いが高まる視覚の曖昧さによる不正確な予測が一般的である。 本稿では,すべての物体を密集したクラッタで認識するための,smart explorerと呼ばれる対話型探索フレームワークを提案する。 われわれのスマートエクスプローラーは、認識性能を最大化するためにクラッタと物理的に相互作用し、動作回数を最小限に抑えながら、最適な精度と効率のトレードオフによって、偽陽性と負の低減を効果的に行うことができる。 具体的には,まずクラッタの多視点rgb-d画像を収集し,対応する点雲を再構成する。 ビュー間でrgbイメージのインスタンスセグメンテーションを集約することにより、既存のクラスと各クラスのオブジェクト数を予測するクラッターのインスタンス毎ポイントクラウドパーティションを取得する。 有効物理相互作用のためのプッシュ動作は、インスタンスセグメンテーションエントロピーとマルチビューオブジェクトの不一致からなる認識の不確実性を大幅に低減するために生成される。 したがって、密閉クラッタにおける物体認識の最適精度-効率トレードオフは、反復的なインスタンス予測と物理的相互作用によって達成される。 大規模な実験では、スマートエクスプローラーがいくつかのアクションだけで有望な認識精度を獲得し、ランダムなプッシュを大きなマージンで上回ります。

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