AKB-48：一个真实世界关节物体知识库
计算机视觉与模式识别
2022-02-18 v1
摘要
人类生活中充斥着关节物体。对关节物体（即外观、结构、物理属性与语义）的全面理解将惠及众多研究群体。由于当前关节物体理解方案通常基于不带物理属性的合成物体 CAD 模型数据集，阻碍了在视觉与机器人任务中从仿真到真实应用的满意泛化。为弥补此差距，我们提出 AKB-48：一个大规模关节物体知识库，包含 48 个类别的 2,037 个真实世界 3D 关节物体模型。每个物体由知识图谱 ArtiKG 描述。为构建 AKB-48，我们提出快速关节知识建模（FArM）流水线，可在 10–15 分钟内完成一个关节物体的 ArtiKG，大幅降低真实世界中物体建模的成本。利用我们的数据集，我们提出 AKBNet，一种用于类别级视觉关节操作（C-VAM）任务的新型完整流水线，其中我们基准测试了三个子任务：位姿估计、物体重建与操作。数据集、代码与模型将公开于 https://liuliu66.github.io/articulationobjects/。
引用
@article{arxiv.2202.08432,
title = {AKB-48: A Real-World Articulated Object Knowledge Base},
author = {Liu Liu and Wenqiang Xu and Haoyuan Fu and Sucheng Qian and Yang Han and Cewu Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.08432},
year = {2022}
}