論文の概要: Distilled Feature Fields Enable Few-Shot Language-Guided Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07931v1
• Date: Thu, 27 Jul 2023 17:59:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-20 16:18:31.914441
• Title: Distilled Feature Fields Enable Few-Shot Language-Guided Manipulation
• Title（参考訳）: 少数ショット言語誘導マニピュレーションが可能な蒸留機能フィールド
• Authors: William Shen, Ge Yang, Alan Yu, Jansen Wong, Leslie Pack Kaelbling, Phillip Isola
• Abstract要約: この研究は、蒸留された特徴場を利用して2次元基礎モデルのリッチなセマンティクスと正確な3次元幾何学を組み合わせることにより、ロボット操作のための2次元から3次元のギャップを橋渡しする。 そこで本研究では,これらの空間的および意味的先行性を利用した6-DOFの把握と配置のための数ショットの学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.58709274218105
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised and language-supervised image models contain rich knowledge of the world that is important for generalization. Many robotic tasks, however, require a detailed understanding of 3D geometry, which is often lacking in 2D image features. This work bridges this 2D-to-3D gap for robotic manipulation by leveraging distilled feature fields to combine accurate 3D geometry with rich semantics from 2D foundation models. We present a few-shot learning method for 6-DOF grasping and placing that harnesses these strong spatial and semantic priors to achieve in-the-wild generalization to unseen objects. Using features distilled from a vision-language model, CLIP, we present a way to designate novel objects for manipulation via free-text natural language, and demonstrate its ability to generalize to unseen expressions and novel categories of objects.
• Abstract（参考訳）: 自己教師型および言語教師型画像モデルは、一般化に重要な世界の豊富な知識を含んでいる。 しかし、多くのロボットタスクは、しばしば2D画像の特徴に欠けている3D幾何学の詳細な理解を必要とする。 この研究は、2d基礎モデルからの正確な3d幾何学とリッチセマンティクスを組み合わせるために蒸留フィーチャフィールドを活用することで、ロボット操作のためのこの2dから3dへのギャップを橋渡しする。 そこで本研究では,これらの空間的および意味的先行性を利用した6-DOFの把握と配置のための数ショット学習手法を提案する。 視覚言語モデルであるCLIPから抽出した特徴を用いて、自由テキスト自然言語による操作のための新しいオブジェクトを指定し、未知の表現や新しいカテゴリのオブジェクトに一般化する能力を示す。

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