論文の概要: A Brief Survey on Leveraging Large Scale Vision Models for Enhanced Robot Grasping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11786v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 17:39:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-18 12:54:18.294887
• Title: A Brief Survey on Leveraging Large Scale Vision Models for Enhanced Robot Grasping
• Title（参考訳）: 拡張型ロボットグラスピングにおける大規模視覚モデルの活用に関する簡単な調査
• Authors: Abhi Kamboj, Katherine Driggs-Campbell,
• Abstract要約: ロボットの把握は現実のシナリオにおいて困難な運動課題を示す。 コンピュータビジョンの最近の進歩は、教師なしのトレーニングメカニズムの成功を目撃している。 ロボットの把持性能向上における大規模視覚前訓練の有用性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.7079226008262145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Robotic grasping presents a difficult motor task in real-world scenarios, constituting a major hurdle to the deployment of capable robots across various industries. Notably, the scarcity of data makes grasping particularly challenging for learned models. Recent advancements in computer vision have witnessed a growth of successful unsupervised training mechanisms predicated on massive amounts of data sourced from the Internet, and now nearly all prominent models leverage pretrained backbone networks. Against this backdrop, we begin to investigate the potential benefits of large-scale visual pretraining in enhancing robot grasping performance. This preliminary literature review sheds light on critical challenges and delineates prospective directions for future research in visual pretraining for robotic manipulation.
• Abstract（参考訳）: ロボットの把握は現実のシナリオにおいて困難な運動課題を示し、様々な産業に有能なロボットを配置する上で大きなハードルとなっている。 特に、データの不足により、学習したモデルでは把握が特に困難になる。 コンピュータビジョンの最近の進歩は、インターネットから大量のデータを導出する非教師なしのトレーニングメカニズムが成長しているのを目撃し、今では、ほとんどすべての著名なモデルは、事前訓練されたバックボーンネットワークを活用している。 この背景から,ロボットの把持性能向上における大規模視覚前訓練のメリットについて検討する。 この予備的な文献レビューでは、重要な課題に光を当て、ロボット操作のための視覚前訓練の今後の研究の方向性を明記している。

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