論文の概要: SUGAR: Pre-training 3D Visual Representations for Robotics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01491v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 21:23:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 20:27:20.494537
• Title: SUGAR: Pre-training 3D Visual Representations for Robotics
• Title（参考訳）: SUGAR:ロボットのための3D視覚表現の事前学習
• Authors: Shizhe Chen, Ricardo Garcia, Ivan Laptev, Cordelia Schmid,
• Abstract要約: ロボット工学のための新しい3D事前学習フレームワークSUGARを紹介した。 SUGARは3次元の点雲を通してオブジェクトの意味的、幾何学的、および余分な特性をキャプチャする。 SuGARの3D表現は最先端の2Dおよび3D表現よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.55534363501131
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning generalizable visual representations from Internet data has yielded promising results for robotics. Yet, prevailing approaches focus on pre-training 2D representations, being sub-optimal to deal with occlusions and accurately localize objects in complex 3D scenes. Meanwhile, 3D representation learning has been limited to single-object understanding. To address these limitations, we introduce a novel 3D pre-training framework for robotics named SUGAR that captures semantic, geometric and affordance properties of objects through 3D point clouds. We underscore the importance of cluttered scenes in 3D representation learning, and automatically construct a multi-object dataset benefiting from cost-free supervision in simulation. SUGAR employs a versatile transformer-based model to jointly address five pre-training tasks, namely cross-modal knowledge distillation for semantic learning, masked point modeling to understand geometry structures, grasping pose synthesis for object affordance, 3D instance segmentation and referring expression grounding to analyze cluttered scenes. We evaluate our learned representation on three robotic-related tasks, namely, zero-shot 3D object recognition, referring expression grounding, and language-driven robotic manipulation. Experimental results show that SUGAR's 3D representation outperforms state-of-the-art 2D and 3D representations.
• Abstract（参考訳）: インターネットデータから一般化可能な視覚表現を学習することは、ロボット工学に有望な結果をもたらした。 しかし、一般的なアプローチは2D表現の事前学習に重点を置いており、オクルージョンに対処し、複雑な3Dシーンでオブジェクトを正確にローカライズするのに最適である。 一方、3次元表現学習は単目的理解に限られている。 これらの制約に対処するために,SUGARと呼ばれるロボットのための新しい3D事前学習フレームワークを導入する。 我々は,3次元表現学習における乱雑なシーンの重要性を強調し,シミュレーションにおけるコストフリーの監視による多目的データセットを自動構築する。 SUGARは、多目的トランスフォーマーベースモデルを用いて、意味学習のためのクロスモーダル知識蒸留、幾何学構造を理解するためのマスク付きポイントモデリング、オブジェクトの余裕のためのポーズ合成の把握、3Dインスタンスのセグメンテーション、散らばったシーンの分析のための参照表現グラウンドという5つの事前学習課題に共同で対処する。 我々は,3つのロボット関連課題,すなわちゼロショット3Dオブジェクト認識,表現接地参照,言語駆動型ロボット操作について,学習した表現を評価した。 実験の結果,SUGARの3D表現は最先端の2Dおよび3D表現よりも優れていた。

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