論文の概要: Lightweight Language-driven Grasp Detection using Conditional Consistency Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17967v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 11:39:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 14:18:40.967048
• Title: Lightweight Language-driven Grasp Detection using Conditional Consistency Model
• Title（参考訳）: 条件整合性モデルを用いた軽量言語によるグラフ検出
• Authors: Nghia Nguyen, Minh Nhat Vu, Baoru Huang, An Vuong, Ngan Le, Thieu Vo, Anh Nguyen,
• Abstract要約: 本稿では,軽量拡散モデルの概念を活用する言語駆動型グリップ検出のための新しい手法を提案する。 本手法は,視覚情報やテキスト情報を効果的に符号化し,より正確で多目的な把握位置決めを可能にする。 実世界におけるロボット実験における本手法の有効性を検証し,その高速推論能力を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.254392362201308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language-driven grasp detection is a fundamental yet challenging task in robotics with various industrial applications. In this work, we present a new approach for language-driven grasp detection that leverages the concept of lightweight diffusion models to achieve fast inference time. By integrating diffusion processes with grasping prompts in natural language, our method can effectively encode visual and textual information, enabling more accurate and versatile grasp positioning that aligns well with the text query. To overcome the long inference time problem in diffusion models, we leverage the image and text features as the condition in the consistency model to reduce the number of denoising timesteps during inference. The intensive experimental results show that our method outperforms other recent grasp detection methods and lightweight diffusion models by a clear margin. We further validate our method in real-world robotic experiments to demonstrate its fast inference time capability.
• Abstract（参考訳）: 言語駆動型グリップ検出は、様々な産業応用を持つロボティクスにおいて、基本的かつ困難な課題である。 本研究では,高速な推論時間を実現するために,軽量拡散モデルの概念を活用する言語駆動型把握検出手法を提案する。 本手法は,拡散過程を自然言語の把握プロンプトと統合することにより,視覚情報やテキスト情報を効果的に符号化し,テキストクエリとよく整合したより正確で多目的な把握位置決めを可能にする。 拡散モデルにおける長い推測時間の問題を克服するため、画像とテキストの特徴を一貫性モデルにおける条件として利用し、推論中のノイズ発生時間を減少させる。 集中的な実験結果から,本手法は,他のグリップ検出法や軽量拡散モデルよりも明確なマージンで優れていることが示された。 実世界におけるロボット実験における本手法の有効性を検証し,その高速推論能力を実証する。

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