A Brief Survey on Leveraging Large Scale Vision Models for Enhanced Robot Grasping

要約

ロボットによる把持は、現実世界のシナリオでは困難な運動タスクを提示しており、さまざまな業界で有能なロボットを導入する上で大きな障害となっています。
特に、データが不足しているため、学習済みモデルの把握が特に困難になります。
コンピューター ビジョンの最近の進歩により、インターネットから供給される大量のデータを前提とした教師なしトレーニング メカニズムが成長し、現在ではほぼすべての著名なモデルが事前トレーニング済みのバックボーン ネットワークを活用しています。
このような背景を背景に、私たちはロボットの把握能力を向上させる大規模な視覚的事前トレーニングの潜在的な利点の調査を開始します。
この予備的な文献レビューは、重要な課題に光を当て、ロボット操作のための視覚事前訓練における将来の研究の将来の方向性を概説します。

要約(オリジナル)

Robotic grasping presents a difficult motor task in real-world scenarios, constituting a major hurdle to the deployment of capable robots across various industries. Notably, the scarcity of data makes grasping particularly challenging for learned models. Recent advancements in computer vision have witnessed a growth of successful unsupervised training mechanisms predicated on massive amounts of data sourced from the Internet, and now nearly all prominent models leverage pretrained backbone networks. Against this backdrop, we begin to investigate the potential benefits of large-scale visual pretraining in enhancing robot grasping performance. This preliminary literature review sheds light on critical challenges and delineates prospective directions for future research in visual pretraining for robotic manipulation.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google