PressureVision++：从多样化 RGB 图像估计指尖压力

触觉在人类操作中起基础作用；然而，机器对接触与压力的感知通常需要侵入式传感器。近期研究表明深度模型可基于单张 RGB 图像估计手部压力。然而，由于难以收集带真值压力测量的多样化数据，评估仅限于受控设置。我们提出一种新方法，仅需 RGB 相机与一名配合参与者即可捕获多样化数据。我们的关键见解是，可提示人以特定方式施加压力，且该提示可作为弱标签来监督模型在多变条件下表现良好。我们收集了一个由 51 名参与者用指尖接触多样化物体的新数据集。我们的网络 PressureVision++ 优于人类标注者与先前工作。我们还展示了 PressureVision++ 在混合现实中的应用，其中压力估计使日常表面可用作任意触摸敏感界面。代码、数据与模型已在线提供。