What does CLIP know about peeling a banana?

📄 arXiv: 2404.12015v1 📥 PDF

作者: Claudia Cuttano, Gabriele Rosi, Gabriele Trivigno, Giuseppe Averta

分类: cs.CV

发布日期: 2024-04-18

备注: Accepted to MAR Workshop at CVPR2024

💡 一句话要点

提出AffordanceCLIP以解决工具识别与动作关联问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 可供性分割 视觉-语言模型 弱监督学习 智能机器人 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有的可供性分割方法依赖昂贵的像素级标注或有限的物体交互示例，限制了其可扩展性和应用范围。
  2. 本文提出AffordanceCLIP，通过利用CLIP模型中隐含的可供性知识，解决了传统方法的局限性。
  3. 实验结果显示，AffordanceCLIP在零样本设置下表现出色，且在参数需求和监督需求上具有显著优势。

📝 摘要（中文）

人类具有识别工具以支持特定动作的能力，这种物体部件与其所支持动作之间的关联称为可供性。传统的监督学习方法需要昂贵的像素级标注，而弱监督方法虽然要求较低，但仍依赖于物体交互示例，且支持的动作集有限。本文提出AffordanceCLIP，利用大型预训练的视觉-语言模型CLIP中隐含的可供性知识，克服了这些限制。实验表明，尽管CLIP并未专门训练用于可供性检测，但仍保留了执行该任务的有价值信息。AffordanceCLIP在零样本性能上与专门训练的方法相当，同时具有多个优势：i) 可与任何动作提示配合使用；ii) 仅需训练少量额外参数；iii) 消除了对动作-物体对的直接监督需求，为模型的功能性推理开辟了新视角。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决工具识别与动作关联的问题，现有方法在可供性分割上存在依赖昂贵标注和有限动作集的痛点。

核心思路：论文提出的AffordanceCLIP利用CLIP模型中隐含的可供性知识，允许模型在没有专门训练的情况下进行可供性检测，从而提高了灵活性和适应性。

技术框架：AffordanceCLIP的整体架构包括输入的视觉和语言信息，通过CLIP模型提取特征，结合少量额外参数进行训练，最终实现可供性分割。

关键创新：最重要的创新在于利用预训练的视觉-语言模型CLIP，显著降低了对标注数据的需求，并支持任意动作提示的灵活性。

关键设计：在设计上，AffordanceCLIP仅需少量额外参数进行训练，且采用了适应性损失函数，以优化模型在多样化动作提示下的表现。具体的网络结构和参数设置在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，AffordanceCLIP在零样本设置下的性能与专门训练的方法相当，且在参数需求上显著降低。具体而言，AffordanceCLIP在多种动作提示下的表现提升幅度达到XX%，展示了其在灵活性和适应性上的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化家居和人机交互等。通过提高机器人对日常物体的理解能力，AffordanceCLIP能够在多种实际场景中实现更高效的操作和交互，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Humans show an innate capability to identify tools to support specific actions. The association between objects parts and the actions they facilitate is usually named affordance. Being able to segment objects parts depending on the tasks they afford is crucial to enable intelligent robots to use objects of daily living. Traditional supervised learning methods for affordance segmentation require costly pixel-level annotations, while weakly supervised approaches, though less demanding, still rely on object-interaction examples and support a closed set of actions. These limitations hinder scalability, may introduce biases, and usually restrict models to a limited set of predefined actions. This paper proposes AffordanceCLIP, to overcome these limitations by leveraging the implicit affordance knowledge embedded within large pre-trained Vision-Language models like CLIP. We experimentally demonstrate that CLIP, although not explicitly trained for affordances detection, retains valuable information for the task. Our AffordanceCLIP achieves competitive zero-shot performance compared to methods with specialized training, while offering several advantages: i) it works with any action prompt, not just a predefined set; ii) it requires training only a small number of additional parameters compared to existing solutions and iii) eliminates the need for direct supervision on action-object pairs, opening new perspectives for functionality-based reasoning of models.