論文の概要: Single-View Scene Point Cloud Human Grasp Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15815v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 11:36:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 19:20:39.620442
• Title: Single-View Scene Point Cloud Human Grasp Generation
• Title（参考訳）: 単一視点Scene Point Cloud Human Grasp Generation
• Authors: Yan-Kang Wang, Chengyi Xing, Yi-Lin Wei, Xiao-Ming Wu, Wei-Shi Zheng,
• Abstract要約: そこで本研究では,一視点のシーンポイント・クラウドをベースとした,人間のつかみを生成する新しいタスクについて検討する。 我々はS2HGraspという2つの重要なモジュールからなるフレームワークを紹介した。グローバルパーセプションモジュールは部分的なオブジェクトポイントの雲をグローバルに知覚し、DiffuGraspモジュールはシーンポイントを含む複雑な入力に基づいて高品質な人間の握りを生成するように設計されている。 実験により,S2HGraspはシーンポイントによらず自然の人間のつかみを生成できるだけでなく,手と物体の見えない部分の侵入を効果的に防止できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.94445581492162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we explore a novel task of generating human grasps based on single-view scene point clouds, which more accurately mirrors the typical real-world situation of observing objects from a single viewpoint. Due to the incompleteness of object point clouds and the presence of numerous scene points, the generated hand is prone to penetrating into the invisible parts of the object and the model is easily affected by scene points. Thus, we introduce S2HGrasp, a framework composed of two key modules: the Global Perception module that globally perceives partial object point clouds, and the DiffuGrasp module designed to generate high-quality human grasps based on complex inputs that include scene points. Additionally, we introduce S2HGD dataset, which comprises approximately 99,000 single-object single-view scene point clouds of 1,668 unique objects, each annotated with one human grasp. Our extensive experiments demonstrate that S2HGrasp can not only generate natural human grasps regardless of scene points, but also effectively prevent penetration between the hand and invisible parts of the object. Moreover, our model showcases strong generalization capability when applied to unseen objects. Our code and dataset are available at https://github.com/iSEE-Laboratory/S2HGrasp.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,一つの視点から物体を観察する典型的な現実の状況を,より正確に反映した,一視点のシーンポイント雲に基づく人間のつかみを生成する新しい課題について検討する。 オブジェクト・ポイント・クラウドの不完全性や多数のシーン・ポイントの存在により、生成した手はオブジェクトの見えない部分に侵入しやすくなり、シーン・ポイントの影響を受けやすい。 そこで我々は,S2HGraspという2つの重要なモジュールからなるフレームワークを紹介した。グローバルパーセプションモジュールは部分的オブジェクトポイントの雲をグローバルに知覚し,DiffuGraspモジュールはシーンポイントを含む複雑な入力に基づいて高品質な人間の把握を生成するように設計されている。 さらに,S2HGDデータセットを導入し,1,668個のユニークなオブジェクトからなる,約99,000個の単一オブジェクトのシーンポイントクラウドから構成した。 我々の広範な実験により、S2HGraspはシーンポイントによらず自然の人間のつかみを生成できるだけでなく、手と物体の見えない部分の侵入を効果的に防止できることが示された。 さらに,本モデルでは,目に見えない物体に適用した場合に,強い一般化能力を示す。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/iSEE-Laboratory/S2HGrasp.orgで公開されています。

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