論文の概要: Language-driven Grasp Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09489v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 16:06:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 17:34:26.676712
• Title: Language-driven Grasp Detection
• Title（参考訳）: 言語駆動型Grasp検出
• Authors: An Dinh Vuong, Minh Nhat Vu, Baoru Huang, Nghia Nguyen, Hieu Le, Thieu Vo, Anh Nguyen,
• Abstract要約: 我々は,100万以上のサンプル,3M以上のオブジェクト,1000万以上のグリーティング命令を含む,新たな言語駆動型グリーティング検出データセットを提案する。 拡散モデルに基づく言語駆動型グリップ検出手法を提案する。 提案手法は最先端の手法より優れ,現実のロボットの把握を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.78625719116471
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Grasp detection is a persistent and intricate challenge with various industrial applications. Recently, many methods and datasets have been proposed to tackle the grasp detection problem. However, most of them do not consider using natural language as a condition to detect the grasp poses. In this paper, we introduce Grasp-Anything++, a new language-driven grasp detection dataset featuring 1M samples, over 3M objects, and upwards of 10M grasping instructions. We utilize foundation models to create a large-scale scene corpus with corresponding images and grasp prompts. We approach the language-driven grasp detection task as a conditional generation problem. Drawing on the success of diffusion models in generative tasks and given that language plays a vital role in this task, we propose a new language-driven grasp detection method based on diffusion models. Our key contribution is the contrastive training objective, which explicitly contributes to the denoising process to detect the grasp pose given the language instructions. We illustrate that our approach is theoretically supportive. The intensive experiments show that our method outperforms state-of-the-art approaches and allows real-world robotic grasping. Finally, we demonstrate our large-scale dataset enables zero-short grasp detection and is a challenging benchmark for future work. Project website: https://airvlab.github.io/grasp-anything/
• Abstract（参考訳）: グラフ検出は、様々な産業応用において、永続的で複雑な課題である。 近年,把握検出問題に対処するため,多くの手法やデータセットが提案されている。 しかし、多くは、把握ポーズを検出する条件として自然言語を使うことを考慮していない。 本稿では,Grasp-Anything++について紹介する。Grasp-Anything++は,100万以上のサンプル,3M以上のオブジェクト,1000万以上のグリップ命令を含む,新たな言語駆動型グリップ検出データセットである。 基礎モデルを用いて、対応する画像とプロンプトを把握した大規模シーンコーパスを作成する。 我々は条件生成問題として言語駆動型グリップ検出タスクにアプローチする。 生成タスクにおける拡散モデルの成功に基づいて,このタスクにおいて言語が重要な役割を担っていることを考慮し,拡散モデルに基づく新たな言語駆動型把握検出手法を提案する。 我々の重要な貢献は対照的な学習目標であり、言語命令が与えられた握りポーズを検出するための認知プロセスに明示的に寄与する。 我々は、我々のアプローチが理論的に支持的であることを説明している。 集中的な実験により、我々の手法は最先端のアプローチよりも優れており、現実のロボットの把握を可能にしていることがわかった。 最後に、我々の大規模データセットがゼロショートグリップ検出を可能にすることを実証し、将来の作業において挑戦的なベンチマークとなる。 プロジェクトウェブサイト: https://airvlab.github.io/grasp-anything/

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