論文の概要: Attention-Guided Integration of CLIP and SAM for Precise Object Masking in Robotic Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.18842v2
• Date: Fri, 28 Feb 2025 02:20:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:43:04.329189
• Title: Attention-Guided Integration of CLIP and SAM for Precise Object Masking in Robotic Manipulation
• Title（参考訳）: ロボットマニピュレーションにおける精密物体マスキングのためのCLIPとSAMの注意誘導統合
• Authors: Muhammad A. Muttaqien, Tomohiro Motoda, Ryo Hanai, Domae Yukiyasu,
• Abstract要約: 本稿では,コンビニエンスストアにおけるロボット操作のためのオブジェクトマスキングの精度を高めるための新しいパイプラインを提案する。 このアプローチはCLIPとSAMという2つの高度なAIモデルを統合し、シナジスティックな組み合わせとマルチモーダルデータの有効利用に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6749750044497732
• License:
• Abstract: This paper introduces a novel pipeline to enhance the precision of object masking for robotic manipulation within the specific domain of masking products in convenience stores. The approach integrates two advanced AI models, CLIP and SAM, focusing on their synergistic combination and the effective use of multimodal data (image and text). Emphasis is placed on utilizing gradient-based attention mechanisms and customized datasets to fine-tune performance. While CLIP, SAM, and Grad- CAM are established components, their integration within this structured pipeline represents a significant contribution to the field. The resulting segmented masks, generated through this combined approach, can be effectively utilized as inputs for robotic systems, enabling more precise and adaptive object manipulation in the context of convenience store products.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コンビニエンスストアにおけるマスキング製品の特定の領域におけるロボット操作のためのオブジェクトマスキングの精度を高めるための新しいパイプラインを提案する。 このアプローチはCLIPとSAMという2つの高度なAIモデルを統合し、相乗的組み合わせとマルチモーダルデータ(画像とテキスト)の効果的な使用に焦点を当てている。 グラデーションベースのアテンションメカニズムとカスタマイズされたデータセットを活用して、微調整のパフォーマンスを向上させることを重視する。 CLIP、SAM、Grad-CAMは確立されたコンポーネントであるが、この構造化パイプラインへの統合は、この分野への重要な貢献である。 この組み合わせによって生成されたセグメンテッドマスクは、ロボットシステムの入力として有効に利用することができ、コンビニエンスストア製品のコンテキストにおいてより正確で適応的なオブジェクト操作を可能にする。

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