One-Shot Open Affordance Learning with Foundation Models

📄 arXiv: 2311.17776v1 📥 PDF

作者: Gen Li, Deqing Sun, Laura Sevilla-Lara, Varun Jampani

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-29

💡 一句话要点

提出单例开放可供性学习以解决数据稀缺问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 开放可供性学习 视觉-语言模型 数据稀缺 可供性识别 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的视觉-语言模型在识别新物体和场景方面表现良好，但在理解可供性等细粒度信息时存在不足。
  2. 论文提出了一种新的视觉-语言框架，通过增强视觉特征与可供性文本嵌入的对齐来解决可供性学习的问题。
  3. 实验结果显示，该方法在两个可供性分割基准上超越了现有最先进模型，且使用的数据量不到1%。

📝 摘要（中文）

我们提出了单例开放可供性学习（OOAL），该模型仅用每个基础物体类别的一个示例进行训练，但期望能够识别新物体和可供性。尽管视觉-语言模型在识别新物体和场景方面表现出色，但在理解更细粒度的可供性方面常常面临挑战。为了解决这一问题，我们对现有基础模型进行了全面分析，探索它们对可供性的内在理解，并评估数据有限的可供性学习的潜力。我们提出了一种视觉-语言框架，采用简单有效的设计，增强了视觉特征与可供性文本嵌入之间的对齐。实验结果表明，所提方法在两个可供性分割基准上超越了最先进的模型，且仅使用不到1%的完整训练数据，展现出对未见物体和可供性的合理泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在数据稀缺的情况下，如何有效地进行可供性学习的问题。现有方法在处理新物体和可供性时，往往需要大量的标注数据，限制了其应用范围。

核心思路：我们提出的OOAL方法通过仅使用每个基础物体类别的一个示例进行训练，利用视觉-语言模型的强大能力来识别新物体和可供性，从而降低对数据的依赖。

技术框架：该方法的整体架构包括视觉特征提取模块和可供性文本嵌入模块，二者通过对齐机制进行有效结合。具体流程为：首先提取图像特征，然后将其与可供性文本嵌入进行对齐，最后进行可供性预测。

关键创新：本研究的主要创新在于提出了一种新的对齐机制，增强了视觉特征与可供性文本之间的关联性。这一设计使得模型能够在数据稀缺的情况下仍然有效学习可供性。

关键设计：在模型设计中，我们采用了特定的损失函数来优化视觉特征与文本嵌入的对齐程度，并在网络结构上进行了简化，以提高训练效率和模型的泛化能力。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，所提方法在两个可供性分割基准上表现优异，超越了现有最先进模型，且仅使用了不到1%的完整训练数据。这表明该方法在数据稀缺情况下仍能实现良好的性能，展现出较强的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人操作、智能家居和人机交互等场景。通过有效识别物体的可供性，系统能够更好地理解用户意图，从而提供更智能的服务。未来，该方法有望在自动化和智能系统中发挥重要作用，推动人机协作的进步。

📄 摘要（原文）

We introduce One-shot Open Affordance Learning (OOAL), where a model is trained with just one example per base object category, but is expected to identify novel objects and affordances. While vision-language models excel at recognizing novel objects and scenes, they often struggle to understand finer levels of granularity such as affordances. To handle this issue, we conduct a comprehensive analysis of existing foundation models, to explore their inherent understanding of affordances and assess the potential for data-limited affordance learning. We then propose a vision-language framework with simple and effective designs that boost the alignment between visual features and affordance text embeddings. Experiments on two affordance segmentation benchmarks show that the proposed method outperforms state-of-the-art models with less than 1% of the full training data, and exhibits reasonable generalization capability on unseen objects and affordances.