Cross-Category Functional Grasp Tansfer

要約

器用な手の把握生成には、多くの場合、多数の把握アノテーションが必要になります。
特に機能的な把握の場合、その後のオブジェクトの使用に便利な把握ポーズが必要です。
ただし、高自由度の器用な手のポーズに注釈を付けるのはかなり困難です。
このことは、人々が過去の把握経験に基づいて新しい物体をどのように操作するかを探求することを私たちに促します。
人々は、新しい物体を掴む際に、形状、レイアウト、掴むタイプなど、物体間のさまざまな類似点を発見し、活用することに長けていることがわかりました。
これを考慮して、我々は、51 の共通ツール状オブジェクト カテゴリ間の把握関連の類似関係を分析および収集し、1768 のオブジェクトの意味論的把握表現に注釈を付けます。
これらのデータはナレッジ グラフの形式に編成され、私たちが提案するカテゴリ間の機能把握統合を推論するのに役立ちます。
広範な実験を通じて、我々は、把握関連の知識が実際に、未知の、または全く新しいカテゴリーの物体にわたる機能的な把握の伝達の達成に貢献したことを実証した。
今後の研究を促進するために、データセットとコードを一般公開します。

要約(オリジナル)

The grasp generation of dexterous hand often requires a large number of grasping annotations. Especially for functional grasp-requiring the grasp pose to be convenient for the subsequent use of the object. However, annotating high DoF dexterous hand pose is rather challenging. This prompt us to explore how people achieve manipulations on new objects based on past grasp experiences. We find that people are adept at discovering and leveraging various similarities between objects when grasping new items, including shape, layout, and grasp type. In light of this, we analyze and collect grasp-related similarity relationships among 51 common tool-like object categories and annotate semantic grasp representation for 1768 objects. These data are organized into the form of a knowledge graph, which helps infer our proposed cross-category functional grasp synthesis. Through extensive experiments, we demonstrate that the grasp-related knowledge indeed contributed to achieving functional grasp transfer across unknown or entirely new categories of objects. We will publicly release the dataset and code to facilitate future research.

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