論文の概要: Touch and Go: Learning from Human-Collected Vision and Touch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12498v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 18:59:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 18:36:34.719952
• Title: Touch and Go: Learning from Human-Collected Vision and Touch
• Title（参考訳）: Touch and Go: 人間の視覚と触覚から学ぶ
• Authors: Fengyu Yang, Chenyang Ma, Jiacheng Zhang, Jing Zhu, Wenzhen Yuan, Andrew Owens
• Abstract要約: 我々はTouch and Goという,視覚と触覚のペアデータを用いたデータセットを提案する。 人間のデータ収集者は触覚センサーを使って自然環境の物体を探査する。 私たちのデータセットは、多数の"野生の"オブジェクトとシーンにまたがっています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.139106833276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability to associate touch with sight is essential for tasks that require physically interacting with objects in the world. We propose a dataset with paired visual and tactile data called Touch and Go, in which human data collectors probe objects in natural environments using tactile sensors, while simultaneously recording egocentric video. In contrast to previous efforts, which have largely been confined to lab settings or simulated environments, our dataset spans a large number of "in the wild" objects and scenes. To demonstrate our dataset's effectiveness, we successfully apply it to a variety of tasks: 1) self-supervised visuo-tactile feature learning, 2) tactile-driven image stylization, i.e., making the visual appearance of an object more consistent with a given tactile signal, and 3) predicting future frames of a tactile signal from visuo-tactile inputs.
• Abstract（参考訳）: タッチと視覚を関連付ける能力は、世界の物体との物理的相互作用を必要とするタスクに不可欠である。 本研究では,人間のデータ収集者が触覚センサを用いて自然環境の物体を探索し,同時に自我中心の映像を撮影する,Touch and Goという,視覚と触覚のペア付きデータセットを提案する。 実験室の設定やシミュレーション環境に限定された以前の取り組みとは対照的に、私たちのデータセットは多くの"野生の"オブジェクトとシーンにまたがっています。 データセットの有効性を示すために、さまざまなタスクにうまく適用しました。 1)自己指導型視触覚特徴学習 2)触覚駆動画像スタイライゼーション、すなわち、物体の視覚的外観を所定の触覚信号と一貫性を持たせること。 3)振動触覚入力からの触覚信号の将来のフレーム予測

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