論文の概要: Object-agnostic Affordance Categorization via Unsupervised Learning of Graph Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05989v1
• Date: Thu, 30 Mar 2023 15:04:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-16 22:17:38.551775
• Title: Object-agnostic Affordance Categorization via Unsupervised Learning of Graph Embeddings
• Title（参考訳）: グラフ埋め込みの教師なし学習によるオブジェクト非依存アフォーマンス分類
• Authors: Alexia Toumpa and Anthony G. Cohn
• Abstract要約: オブジェクトのインタラクションやアベイランスに関する知識を取得することで、シーン理解や人間とロボットのコラボレーション作業が容易になる。 オープンな相互作用の集合を持つクラス非依存オブジェクトに対する割当分類の問題に対処する。 アクティビティグラフの構築のために,新しい深度情報を用いた定性的空間表現を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.371828910727037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Acquiring knowledge about object interactions and affordances can facilitate scene understanding and human-robot collaboration tasks. As humans tend to use objects in many different ways depending on the scene and the objects' availability, learning object affordances in everyday-life scenarios is a challenging task, particularly in the presence of an open set of interactions and objects. We address the problem of affordance categorization for class-agnostic objects with an open set of interactions; we achieve this by learning similarities between object interactions in an unsupervised way and thus inducing clusters of object affordances. A novel depth-informed qualitative spatial representation is proposed for the construction of Activity Graphs (AGs), which abstract from the continuous representation of spatio-temporal interactions in RGB-D videos. These AGs are clustered to obtain groups of objects with similar affordances. Our experiments in a real-world scenario demonstrate that our method learns to create object affordance clusters with a high V-measure even in cluttered scenes. The proposed approach handles object occlusions by capturing effectively possible interactions and without imposing any object or scene constraints.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトのインタラクションとアプライアンスに関する知識を得ることで、シーンの理解とヒューマン・ロボットのコラボレーションタスクが容易になる。 人間は、シーンやオブジェクトの可用性によって様々な方法でオブジェクトを使用する傾向があるため、日常シナリオにおける学習対象の余裕は、特にオープンな相互作用やオブジェクトの存在下では、難しい課題である。 オープンなインタラクションセットを持つクラス非依存オブジェクトのアフォーマンス分類の問題に対処し、教師なしの方法でオブジェクトインタラクション間の類似性を学習することにより、オブジェクトアフォーマンスの集合を誘導する。 rgb-dビデオにおける時空間相互作用の連続表現を抽象化したアクティビティグラフ(ags)の構築のために,新しい深さ非定性空間表現を提案する。 これらのagsはクラスター化され、同様のアフォーアンスを持つオブジェクト群を得る。 実世界のシナリオで行った実験では,乱雑なシーンでも高いv-measureでオブジェクトアプライアンスクラスタを作成することを学ぶことができた。 提案手法は,オブジェクトやシーンの制約を課すことなく,効果的に可能なインタラクションをキャプチャすることで,オブジェクトのオクルージョンを処理する。

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