論文の概要: Language-driven Grasp Detection with Mask-guided Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19877v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 10:55:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 14:16:11.252952
• Title: Language-driven Grasp Detection with Mask-guided Attention
• Title（参考訳）: Mask-guided Attention を用いた言語によるGrasp検出
• Authors: Tuan Van Vo, Minh Nhat Vu, Baoru Huang, An Vuong, Ngan Le, Thieu Vo, Anh Nguyen,
• Abstract要約: マスク誘導型注目を用いた言語駆動型グリップ検出手法を提案する。 提案手法では,視覚データ,セグメンテーションマスク機能,自然言語命令を統合した。 我々の研究は、言語駆動型把握検出のための新しいフレームワークを導入し、言語駆動型ロボットアプリケーションへの道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.231956034184265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Grasp detection is an essential task in robotics with various industrial applications. However, traditional methods often struggle with occlusions and do not utilize language for grasping. Incorporating natural language into grasp detection remains a challenging task and largely unexplored. To address this gap, we propose a new method for language-driven grasp detection with mask-guided attention by utilizing the transformer attention mechanism with semantic segmentation features. Our approach integrates visual data, segmentation mask features, and natural language instructions, significantly improving grasp detection accuracy. Our work introduces a new framework for language-driven grasp detection, paving the way for language-driven robotic applications. Intensive experiments show that our method outperforms other recent baselines by a clear margin, with a 10.0% success score improvement. We further validate our method in real-world robotic experiments, confirming the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: Grasp検出は、様々な産業応用を持つロボティクスにおいて不可欠なタスクである。 しかし、伝統的な手法は隠蔽に苦しむことが多く、言語をつかむのに用いていない。 自然言語を把握検出に組み込むことは、依然として困難な課題であり、ほとんど探索されていない。 このギャップに対処するために,意味的セグメンテーション機能を備えたトランスフォーマーアテンション機構を利用して,マスク誘導型アテンションを用いた言語駆動型グリップ検出手法を提案する。 提案手法は,視覚データ,セグメンテーションマスク機能,自然言語命令を統合し,把握精度を大幅に向上させる。 我々の研究は、言語駆動型把握検出のための新しいフレームワークを導入し、言語駆動型ロボットアプリケーションへの道を開いた。 集中的な実験により,本手法は成功率を10.0%向上させるとともに,他の最近の基準よりも明確なマージンで優れていることが示された。 実世界のロボット実験において本手法をさらに検証し,本手法の有効性を確認した。

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