MVTrans：透明物体的多视角感知
机器人学
2023-02-24 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
透明物体感知是家庭与实验室环境中机器人操纵等应用的一项关键技能。现有方法利用 RGB-D 或立体输入来处理包括深度与位姿估计在内的部分感知任务。然而，透明物体感知仍是一个开放问题。本文中，我们弃用 RGB-D 传感器中不可靠的深度图，并扩展基于立体的方法。我们提出的方法 MVTrans 是一种具有多种感知能力（包括深度估计、分割与位姿估计）的端到端多视角架构。此外，我们建立了一条新颖的程序化照片级真实数据集生成流水线，并创建了一个大规模透明物体检测数据集 Syn-TODD，其适用于以 RGB-D、立体和多视角 RGB 三种模态训练网络。项目主页：https://ac-rad.github.io/MVTrans/
引用
@article{arxiv.2302.11683,
title = {MVTrans: Multi-View Perception of Transparent Objects},
author = {Yi Ru Wang and Yuchi Zhao and Haoping Xu and Saggi Eppel and Alan Aspuru-Guzik and Florian Shkurti and Animesh Garg},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.11683},
year = {2023}
}
备注
Accepted to ICRA 2023; 6 pages, 4 figures, 4 tables