論文の概要: Generalizable and Actionable Parts Pose Estimation with Symmetry Annotation-Free Learning Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17033v1
• Date: Sat, 16 May 2026 15:05:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.502277
• Title: Generalizable and Actionable Parts Pose Estimation with Symmetry Annotation-Free Learning Strategy
• Title（参考訳）: 対称性アノテーション自由学習戦略を用いた一般化可能かつ行動可能部分のポース推定
• Abstract要約: GAParts(Generalizable and Actionable Parts)の理解は、関連する研究者から注目を集めている。 我々は,新しい対称性であるSAFAGを提案する。 -一般化可能なアクション可能な部品推定のためのフリーフレームワーク。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.404679035184948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Urgently needed generalizable robot object interaction and manipulation requires high-quality Cross-Category object perception. As a pioneer of this area, Generalizable and Actionable Parts (GAParts) understanding has attracted increasing attention from relevant researchers. However, most recent works either have insufficient design regarding the symmetry issue or require rich symmetry annotation, which severely impedes precise GAPart pose estimation in data-lacking scenarios. In this paper, we propose SAFAG, a novel Symmetry Annotation-Free framework for Generalizable and Actionable Parts Pose Estimation. Specifically, we suggest a stepwise refinement two-stage framework for candidate-to-final quaternion regression, and tackle the symmetry prediction as a probability distribution problem with self-supervised learning strategy. The experimental results demonstrate the superior performance and robustness of our SAFAG. We believe that our work has the enormous potential to be applied in many areas of embodied AI system.
• Abstract（参考訳）: 迅速な汎用可能なロボットオブジェクトの相互作用と操作には高品質なクロスカテゴリオブジェクト認識が必要である。 この領域の先駆者として、GAParts(Generalizable and Actionable Parts)の理解が、関連する研究者から注目を集めている。 しかし、最近の研究は、対称性の問題に関する設計が不十分であるか、リッチ対称性のアノテーションを必要とするかのいずれかであり、データラッキングシナリオにおける正確なGAPartのポーズ推定を著しく妨げている。 本稿では,SAFAG(Symmetry Annotation-Free framework for Generalizable and Actionable Parts Pose Estimation)を提案する。 具体的には, 確率分布問題として, 自己教師型学習戦略を用いた対称性予測に取り組むために, 段階的に改良された2段階のフレームワークを提案する。 実験の結果,SAFAGの優れた性能とロバスト性を示した。 私たちは、私たちの研究は、多くのエンボディドAIシステムに適用できる巨大な可能性を持っていると信じています。

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