論文の概要: GraspMamba: A Mamba-based Language-driven Grasp Detection Framework with Hierarchical Feature Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14403v1
• Date: Sun, 22 Sep 2024 11:45:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 22:52:52.927107
• Title: GraspMamba: A Mamba-based Language-driven Grasp Detection Framework with Hierarchical Feature Learning
• Title（参考訳）: GraspMamba: 階層的特徴学習を備えた言語駆動型Grasp検出フレームワーク
• Authors: Huy Hoang Nguyen, An Vuong, Anh Nguyen, Ian Reid, Minh Nhat Vu,
• Abstract要約: この課題に対処するために,Mambaビジョンと階層的特徴融合を用いた言語駆動型グリップ検出手法であるGraspMambaを紹介した。 GraspMambaは、複数のスケールで視覚と言語の特徴を抽出し、堅牢なパフォーマンスと高速な推論時間を提供する、最初のMambaベースのグリップ検出モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.168273931848173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Grasp detection is a fundamental robotic task critical to the success of many industrial applications. However, current language-driven models for this task often struggle with cluttered images, lengthy textual descriptions, or slow inference speed. We introduce GraspMamba, a new language-driven grasp detection method that employs hierarchical feature fusion with Mamba vision to tackle these challenges. By leveraging rich visual features of the Mamba-based backbone alongside textual information, our approach effectively enhances the fusion of multimodal features. GraspMamba represents the first Mamba-based grasp detection model to extract vision and language features at multiple scales, delivering robust performance and rapid inference time. Intensive experiments show that GraspMamba outperforms recent methods by a clear margin. We validate our approach through real-world robotic experiments, highlighting its fast inference speed.
• Abstract（参考訳）: グラフ検出は、多くの産業アプリケーションの成功に欠かせない基本的なロボット作業である。 しかしながら、このタスクの現在の言語駆動モデルは、乱雑なイメージ、長いテキスト記述、遅い推論速度に悩まされることが多い。 この課題に対処するために,Mambaビジョンと階層的特徴融合を用いた言語駆動型グリップ検出手法であるGraspMambaを紹介した。 本手法は,マンバをベースとしたバックボーンのリッチな視覚的特徴とテキスト情報を活用することにより,マルチモーダルな特徴の融合を効果的に促進する。 GraspMambaは、複数のスケールで視覚と言語の特徴を抽出し、堅牢なパフォーマンスと高速な推論時間を提供する、最初のMambaベースのグリップ検出モデルである。 集中的な実験により、GraspMambaは最近の手法よりも明確なマージンで優れていることが示された。 実際のロボット実験を通じて、我々のアプローチを検証し、その高速な推論速度を強調します。

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