KITchen: A Real-World Benchmark and Dataset for 6D Object Pose Estimation in Kitchen Environments

Основные понятия

Real-world benchmark and dataset for 6D object pose estimation in kitchen environments.

Аннотация

I. Introduction:

Existing datasets focus on table-top grasping scenarios.
Challenges in mobile manipulation tasks within kitchen environments.
II. Related Work:

Overview of instance-level object datasets for 6D pose estimation.
III. The Kitchen Dataset:

Creation of a large-scale real-world dataset covering kitchen-related objects.
Dataset recorded using a humanoid robot in diverse kitchen settings.
IV. The Kitchen Benchmark:

Aim to encourage research on object 6D pose estimation with monocular vision from robots' FOV.
V. Conclusion:

Introduction of KITchen benchmark for object pose estimation in challenging kitchen environments.

Статистика

現在のトップ10モデルは、各データセットまたは各オブジェクトに対してモデルをトレーニングしています。
これらのトップ10アプローチの平均推論時間は0.0283フレーム/秒です。

Цитаты

Ключевые выводы из

KITchen

by Abdelrahman ... в arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16238.pdf

Дополнительные вопросы

この研究が提供するキッチンデータセットは、どのように他のロボティクス研究グループに影響を与える可能性がありますか

この研究が提供するキッチンデータセットは、他のロボティクス研究グループに大きな影響を与える可能性があります。まず、このデータセットは多様なキッチン関連オブジェクトをカバーしており、これらのオブジェクトに対する6Dポーズ推定方法の開発や評価に貢献します。さらに、異なる高さや角度から収集されたRGBD画像を含むことで、実世界のロボティックマニピュレーションシナリオをより現実的に再現し、新しいアプローチやアルゴリズムの開発を促進します。また、他の研究グループも同様に自身のロボットでキッチン環境でデータセットを記録し、提案された注釈パイプラインを使用して効率的に注釈付けすることができるため、共同作業や成果共有が容易となります。

提供されたキッチンベンチマークは、現在のアプローチと実際のロボティクスアプリケーションとの間にどのような違いがありますか

提供されたキッチンベンチマークは、従来のアプローチと比較して実際のロボティクスアプリケーションと密接に結びついています。具体的には、「卓上」シナリオではなく「厨房内部」シナリオへ焦点を当てており、「移動式操作」という制約下で6D物体姿勢推定問題を解決する必要性が強調されています。また、「5fps以上」という処理頻度条件も設けられており、時間的制約下でも適用可能な手法開発が求められています。これは既存のBOP Benchmarkと比較して重要な違いであり、「即時応用性」へ向けた取り組みが強調されています。

この研究で使用されている技術や手法は、将来的に他の分野や産業へどのように応用できる可能性がありますか

この研究で使用されている技術や手法は将来的に他の分野や産業へ幅広く応用可能です。例えば、「MegaPose」と呼ばれる3D CADモデルと入力画像から6Dポーズ生成する手法は製造業や倉庫管理など多岐にわたる産業分野で利用可能です。「YOLOv5」等々2次元物体検出器フレームワークも視覚AI分野全般で活用範囲が広く期待されます。さらに、「Segment Anything」というセグメンテーショントールも医学画像処理から都市計画まで幅広い領域へ展開可能です。