論文の概要: Visual Estimation of Fingertip Pressure on Diverse Surfaces using Easily Captured Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02310v1
• Date: Thu, 5 Jan 2023 21:48:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 23:42:49.769396
• Title: Visual Estimation of Fingertip Pressure on Diverse Surfaces using Easily Captured Data
• Title（参考訳）: 簡易捕捉データを用いた多様な表面上の指先圧力の視覚的推定
• Authors: Patrick Grady, Jeremy A. Collins, Chengcheng Tang, Christopher D. Twigg, James Hays, Charles C. Kemp
• Abstract要約: ディープモデルは、単一のRGB画像に基づいて、手から表面への圧力を推定することができる。 本稿では,指先による圧力を視覚的に推定するContactLabelNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.99686823446468
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prior research has shown that deep models can estimate the pressure applied by a hand to a surface based on a single RGB image. Training these models requires high-resolution pressure measurements that are difficult to obtain with physical sensors. Additionally, even experts cannot reliably annotate pressure from images. Thus, data collection is a critical barrier to generalization and improved performance. We present a novel approach that enables training data to be efficiently captured from unmodified surfaces with only an RGB camera and a cooperative participant. Our key insight is that people can be prompted to perform actions that correspond with categorical labels (contact labels) describing contact pressure, such as using a specific fingertip to make low-force contact. We present ContactLabelNet, which visually estimates pressure applied by fingertips. With the use of contact labels, ContactLabelNet achieves improved performance, generalizes to novel surfaces, and outperforms models from prior work.
• Abstract（参考訳）: 先行研究では、深層モデルが単一のrgb画像に基づいて、手が表面へ与える圧力を推定できることが示されている。 これらのモデルの訓練には、物理的センサーで取得が難しい高解像度の圧力測定が必要である。 さらに、専門家でさえ画像からの圧力を確実にアノテートすることはできない。 したがって、データ収集は一般化と性能向上の重要な障壁である。 本稿では,RGBカメラと協調参加者のみを用いて,未修正表面からトレーニングデータを効率的に取得する手法を提案する。 私たちの重要な洞察は、特定の指先を使って低力の接触を行うなど、接触圧を示す分類ラベル(接触ラベル)に対応するアクションを実行するように促すことができるということです。 本稿では,指先による圧力を視覚的に推定するContactLabelNetを提案する。 コンタクトラベルを使用することで、ContactLabelNetはパフォーマンスの向上、新しいサーフェスへの一般化、以前の作業によるモデルのパフォーマンス向上を実現している。

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