单次迁移可供性区域？AffCorrs！
计算机视觉与模式识别
2022-09-19 v2 机器人学
摘要
在本工作中，我们解决物体部件的单次视觉搜索问题。给定一张带有标注可供性区域的物体参考图像，我们在目标场景中分割语义对应的部件。我们提出 AffCorrs，一种无监督模型，它结合了预训练 DINO-ViT 图像描述符与循环对应关系的特性。我们使用 AffCorrs 来寻找类内与类间单次部件分割中对应的可供性。该任务比有监督替代方案更困难，但为诸如通过模仿学习和辅助遥操作来学习可供性等未来工作奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2209.07147,
title = {One-Shot Transfer of Affordance Regions? AffCorrs!},
author = {Denis Hadjivelichkov and Sicelukwanda Zwane and Marc Peter Deisenroth and Lourdes Agapito and Dimitrios Kanoulas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.07147},
year = {2022}
}
备注
Published in Conference on Robot Learning, 2022 For code and dataset, refer to https://sites.google.com/view/affcorrs