【论文阅读】Grasp-Anything: Large-scale Grasp Dataset from Foundation Models

admin • 2024-01-31 21:26 • 研发管理

Grasp-Anything: Large-scale Grasp Dataset from Foundation Models

痛点：

贡献：

因此，解决先前抓取数据集中有限表示的一个解决方案是嵌入这些Foundation Models（GhatGPT）中的通用知识。
语言驱动的抓取检测是一个有前途的研究领域。该数据集将推动这一领域的发展。（sim2real 抓取 [65]、人机交互 [66] 或语言驱动的移动操作 [42] 等相关任务中很有用。）

我们提出了“Grasp-Anything”，这是一个由基础模型合成的新的大规模抓取数据集，用于机器人抓取检测的新的大规模语言驱动数据集。

Grasp-Anything 在多样性和数量上都很出色，拥有100万个带有文本描述的样本和超过300万个对象，超过了以前的数据集。根据经验，我们证明了在基于视觉的任务和真实世界的机器人实验中，抓取任何东西都能成功地促进零镜头抓取检测。

a new large-scale language-driven dataset for robotic grasp detection

第一段【动机】：之前的方法都是model-centric，专注于修改网络模型。但Platt等认为在物理机器人上进行的结果在很大程度上取决于训练数据。因此，我们探索了 data-centric 方法，旨在提高抓取数据的质量，以在抓取检测中实现更稳健的泛化。
第二段【现存的不足与挑战】：虽然近年来提出了许多数据集，但是共同局限在：①对象数量有限；（不同数据集之间分布差异大，导致代码迁移性差）②没有考虑每个场景安排的自然语言描述；（限制人机交互）③对物体摆放位置（排列）和环境设置可能做了假设；（无法还原真实世界的场景）
第三段【基础模型】：大规模基础模型的使用促进了全知知识与机器人系统的集成[39]，克服了传统方法在对非结构化和新颖环境进行稳健建模方面面临的挑战[40]。

Scene Generation场景生成：我们利用ChatGPT并执行prompt engineering technique来指导ChatGPT生成不同的场景描述。

生成描述场景排列的文本和指示文本中可抓取对象的列表。the text describing the scene arrangement and a list indicating graspable objects in the text.
给定ChatGPT生成的场景描述，我们使用Stable Diffusion2.1来生成与场景描述一致的图像。然后，我们使用最先进的视觉基础和实例分割模型（OFA [13] 和 SegmentAnything [54]）为抓取列表中出现的每个对象收集实例分割掩码。在图像合成阶段结束时，我们为每个参考对象获得一个定位掩码。
Grasp Pose Annotation掌握姿势注释：

通过计算与抓取相关的净扭矩(表示为T)来确定每个姿势的抓取质量，如下所示：

物理公式和内容，后续需要再补充。

五个数据集上训练三个深度学习抓取网络：GRConvNet[4]、Det-Seg-Refine[19]和GG-CNN[58]，数据集：Grasp-Anything、Jacquard[12]、Cornell[15]、VMRD[18]和OCID-Grasp[19]。主要指标是成功率。按出现识别前 70% 的标签。这些标签形成了“Base”类，而其余 30% 成为“New”类。

基础到新的泛化。我们在表II中报告了基础到新的抓取检测结果。结果有两个中心的观察结果。首先，三个基线 GRConvNet、Det-Seg-Refine 和 GG-CNN 在五个数据集上表现出令人满意的性能，这意味着以模型为中心的方法在每个分离的数据集上改进抓取检测结果的空间较少。其次，Grasp-Anything 更具挑战性，因为我们的检测结果低于使用相同方法的相关数据集，因为在测试阶段对看不见的对象的覆盖范围更大。
可迁移性大于其他数据集。
Generalized Zero-shot Learning 广义的无样本学习。在所有情况下，Grasp-Anything 都显着提高了所有基线的性能。