Towards Comprehensive Multimodal Perception: Introducing the Touch-Language-Vision Dataset

📄 arXiv: 2403.09813v3 📥 PDF

作者: Ning Cheng, You Li, Jing Gao, Bin Fang, Jinan Xu, Wenjuan Han

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2024-03-14 (更新: 2024-06-17)

备注: Accepted by ICIC 2024

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出TLV数据集以解决多模态感知中的语言缺失问题

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

关键词: 多模态感知 触觉-语言-视觉 数据集构建 人机协作 语义对齐

📋 核心要点

  1. 现有的多模态触觉研究缺乏对语言模态的深入探索，限制了感知系统的全面性。
  2. 论文提出了TLV数据集，结合触觉、语言和视觉模态，通过句子级描述实现多模态对齐。
  3. 使用STLV-Align框架进行微调，取得了有效的语义对齐，参数调整仅需1%。

📝 摘要（中文）

触觉为人类和机器人提供了重要的感知和交互能力的支持与增强。然而，现有的多模态触觉研究主要集中在视觉和触觉模态上，对语言领域的探索相对有限。基于此，我们构建了一个名为TLV（触觉-语言-视觉）的数据集，通过人机协作，提供了丰富的句子级描述以实现多模态对齐。该数据集用于微调我们提出的轻量级训练框架STLV-Align（协同触觉-语言-视觉对齐），在最小参数调整（1%）的情况下，实现了有效的语义对齐。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决多模态感知中触觉与语言模态结合不足的问题。现有方法主要关注视觉和触觉，未能充分利用语言的丰富语义信息。

核心思路：通过构建TLV数据集，结合触觉、语言和视觉模态，提供句子级描述以实现多模态的有效对齐。这种设计旨在增强机器人和人类的交互能力。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型训练和多模态对齐三个主要阶段。数据集通过人机协作生成，模型使用STLV-Align框架进行训练和优化。

关键创新：最重要的创新在于引入了句子级描述作为对齐的基础，突破了传统方法仅依赖词汇的局限性。与现有方法相比，提供了更丰富的语义信息。

关键设计：在模型设计中，采用了轻量级的网络结构，参数调整仅需1%。损失函数设计上，强调了多模态之间的协同对齐，确保了模型的高效性与准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用STLV-Align框架进行微调后，模型在多模态对齐任务中表现出色，语义对齐精度显著提升，参数调整仅需1%，展示了该方法的高效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人机交互、智能机器人、虚拟现实等。通过提升多模态感知能力，能够显著改善机器人在复杂环境中的操作能力和交互体验，未来可能推动智能设备的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Tactility provides crucial support and enhancement for the perception and interaction capabilities of both humans and robots. Nevertheless, the multimodal research related to touch primarily focuses on visual and tactile modalities, with limited exploration in the domain of language. Beyond vocabulary, sentence-level descriptions contain richer semantics. Based on this, we construct a touch-language-vision dataset named TLV (Touch-Language-Vision) by human-machine cascade collaboration, featuring sentence-level descriptions for multimode alignment. The new dataset is used to fine-tune our proposed lightweight training framework, STLV-Align (Synergistic Touch-Language-Vision Alignment), achieving effective semantic alignment with minimal parameter adjustments (1%). Project Page: https://xiaoen0.github.io/touch.page/.