ISCUTE: Instance Segmentation of Cables Using Text Embedding

📄 arXiv: 2402.11996v2 📥 PDF

作者: Shir Kozlovsky, Omkar Joglekar, Dotan Di Castro

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-02-19 (更新: 2024-02-27)

💡 一句话要点

提出基于文本嵌入的电缆实例分割方法以解决识别挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 实例分割 可变形线性物体 文本嵌入 机器人技术 自动化

📋 核心要点

  1. 现有的物体识别和实例分割方法在处理可变形线性物体时表现不佳，主要由于缺乏明显的特征。
  2. 本文提出了一种基于文本提示的实例分割技术，结合了CLIPSeg和SAM的优势，提升了分割精度。
  3. 实验结果显示，所提方法在电缆实例分割上达到了91.21%的mIoU，超越了现有的最先进技术。

📝 摘要（中文）

在机器人和自动化领域，传统的物体识别和实例分割方法在处理可变形线性物体（如电线、电缆和柔性管道）时面临重大挑战。这主要源于缺乏明显的形状、颜色和纹理特征，亟需定制化解决方案以实现精确识别。本文提出了一种基于基础模型的电缆实例分割技术，该技术可通过文本提示进行用户友好的操作。具体而言，我们的方法结合了CLIPSeg模型的文本条件语义分割能力与Segment Anything Model（SAM）的零样本泛化能力。实验结果表明，我们的方法在电缆实例分割任务上超越了现有最先进的性能，达到了91.21%的mIoU。同时，我们还引入了一个丰富多样的电缆特定数据集用于实例分割。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决可变形线性物体（DLOs）如电缆的实例分割问题。现有方法在识别这些物体时面临形状、颜色和纹理特征不足的挑战，导致分割精度低下。

核心思路：我们提出了一种基于文本的实例分割方法，利用文本提示来增强模型的语义理解能力。通过结合CLIPSeg的文本条件语义分割与SAM的零样本泛化能力，提升了对DLOs的识别精度。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先，使用CLIPSeg进行文本条件的语义分割；其次，利用SAM实现零样本泛化。整个流程通过文本提示引导模型进行实例分割。

关键创新：本研究的创新点在于将文本嵌入与实例分割相结合，形成了一种新的分割策略。与传统方法相比，该方法能够更好地处理缺乏明显特征的物体。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化分割效果，并对网络结构进行了调整，以适应DLOs的特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在电缆实例分割任务上达到了91.21%的mIoU，显著超越了当前的最先进技术。这一提升表明，结合文本提示的实例分割方法在处理可变形线性物体方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、自动化装配和智能监控等场景。通过提高对电缆等可变形物体的识别能力，能够显著提升机器人在复杂环境中的操作效率和准确性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In the field of robotics and automation, conventional object recognition and instance segmentation methods face a formidable challenge when it comes to perceiving Deformable Linear Objects (DLOs) like wires, cables, and flexible tubes. This challenge arises primarily from the lack of distinct attributes such as shape, color, and texture, which calls for tailored solutions to achieve precise identification. In this work, we propose a foundation model-based DLO instance segmentation technique that is text-promptable and user-friendly. Specifically, our approach combines the text-conditioned semantic segmentation capabilities of CLIPSeg model with the zero-shot generalization capabilities of Segment Anything Model (SAM). We show that our method exceeds SOTA performance on DLO instance segmentation, achieving a mIoU of $91.21\%$. We also introduce a rich and diverse DLO-specific dataset for instance segmentation.