論文の概要: VMGNet: A Low Computational Complexity Robotic Grasping Network Based on VMamba with Multi-Scale Feature Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12520v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 14:07:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:35:53.272794
• Title: VMGNet: A Low Computational Complexity Robotic Grasping Network Based on VMamba with Multi-Scale Feature Fusion
• Title（参考訳）: VMGNet:マルチスケール機能融合によるVMambaに基づく低計算複雑ロボットグラフピングネットワーク
• Authors: Yuhao Jin, Qizhong Gao, Xiaohui Zhu, Yong Yue, Eng Gee Lim, Yuqing Chen, Prudence Wong, Yijie Chu,
• Abstract要約: ロボットグルーピングのための低計算量・高精度モデルVMGNetを提案する。 まず,視覚状態空間をロボットの把握領域に導入し,線形計算複雑性を実現する。 モデルの精度を向上させるために,効率よく軽量なマルチスケール機能融合モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.989204276876628
• License:
• Abstract: While deep learning-based robotic grasping technology has demonstrated strong adaptability, its computational complexity has also significantly increased, making it unsuitable for scenarios with high real-time requirements. Therefore, we propose a low computational complexity and high accuracy model named VMGNet for robotic grasping. For the first time, we introduce the Visual State Space into the robotic grasping field to achieve linear computational complexity, thereby greatly reducing the model's computational cost. Meanwhile, to improve the accuracy of the model, we propose an efficient and lightweight multi-scale feature fusion module, named Fusion Bridge Module, to extract and fuse information at different scales. We also present a new loss function calculation method to enhance the importance differences between subtasks, improving the model's fitting ability. Experiments show that VMGNet has only 8.7G Floating Point Operations and an inference time of 8.1 ms on our devices. VMGNet also achieved state-of-the-art performance on the Cornell and Jacquard public datasets. To validate VMGNet's effectiveness in practical applications, we conducted real grasping experiments in multi-object scenarios, and VMGNet achieved an excellent performance with a 94.4% success rate in real-world grasping tasks. The video for the real-world robotic grasping experiments is available at https://youtu.be/S-QHBtbmLc4.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースのロボットグルーピング技術は、強い適応性を示しているが、その計算複雑性も著しく増加しており、高いリアルタイム要求のあるシナリオには適していない。 そこで本研究では,ロボットグルーピングのための低計算量・高精度モデルVMGNetを提案する。 ロボットの把握領域に視覚状態空間を導入して線形計算複雑性を実現することにより,モデルの計算コストを大幅に削減する。 一方,モデルの精度を向上させるために,Fusion Bridge Moduleと呼ばれる,効率的かつ軽量なマルチスケール機能融合モジュールを提案する。 また,サブタスク間の重要度を向上し,モデルの適合性を向上させるために,新たな損失関数計算法を提案する。 実験の結果,VMGNetは8.7G浮動小数点演算と8.1msの推測時間しか持たないことがわかった。 VMGNetは、CornelとJacquardの公開データセット上での最先端のパフォーマンスも達成した。 実運用におけるVMGNetの有効性を検証するため,マルチオブジェクトシナリオで実把握実験を行い,実世界の把握タスクにおいて94.4%の成功率で優れた性能を達成した。 実際のロボットグリップ実験のビデオはhttps://youtu.be/S-QHBtbmLc4.comで公開されている。

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