ViTaPEs: Visuotactile Position Encodings for Cross-Modal Alignment in Multimodal Transformers
作者: Fotios Lygerakis, Ozan Özdenizci, Elmar Rückert
分类: cs.CV, cs.LG, cs.RO
发布日期: 2025-05-26
💡 一句话要点
提出ViTaPEs以解决多模态对齐问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态融合 视觉触觉感知 变换器架构 位置编码 机器人抓取 迁移学习
📋 核心要点
- 现有方法在视觉与触觉模态的融合和跨任务泛化方面存在挑战，且对预训练视觉-语言模型的依赖较重。
- ViTaPEs通过引入新颖的多尺度位置编码方案，稳健地整合视觉和触觉数据，学习任务无关的表示。
- 实验结果表明，ViTaPEs在多个识别任务中超越了最先进的基线，并在机器人抓取任务中表现出色。
📝 摘要（中文）
触觉感知提供了与视觉感知互补的局部关键信息，如纹理、顺应性和力。尽管在视觉触觉表示学习方面取得了进展，但在融合这些模态和在不同任务及环境中进行泛化方面仍面临挑战。现有方法未研究位置编码，忽视了捕捉细粒度视觉触觉关联所需的多尺度空间推理。我们提出了ViTaPEs，一个基于变换器的框架，能够稳健地整合视觉和触觉输入数据，以学习任务无关的视觉触觉感知表示。我们的方法利用了一种新颖的多尺度位置编码方案来捕捉模态内结构，同时建模跨模态线索。与以往工作不同，我们提供了视觉触觉融合的可证明保证，显示我们的编码是单射、刚体运动等变且信息保持的，并通过实验证实了这些特性。在多个大规模真实数据集上的实验表明，ViTaPEs不仅在各种识别任务中超越了最先进的基线，还展示了对未见领域场景的零-shot泛化能力。我们进一步展示了ViTaPEs在机器人抓取任务中的迁移学习能力，其在预测抓取成功率方面优于最先进的基线。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决视觉与触觉模态融合中的多尺度空间推理问题，现有方法未能有效捕捉细粒度的视觉触觉关联，且对预训练模型的依赖性较强。
核心思路：ViTaPEs通过引入多尺度位置编码，增强了对模态内结构的捕捉能力，同时建模跨模态信息，从而实现更有效的视觉触觉融合。
技术框架：该框架基于变换器架构，主要模块包括视觉输入处理、触觉输入处理和多尺度位置编码模块，最终输出任务无关的视觉触觉表示。
关键创新：ViTaPEs的主要创新在于其位置编码的设计，确保了编码的单射性、刚体运动等变性和信息保持性，这些特性在以往的研究中未得到充分探讨。
关键设计：在网络结构上，ViTaPEs采用了多层变换器架构，结合了自注意力机制和位置编码，损失函数设计上则注重于保持模态间信息的一致性和完整性。
📊 实验亮点
在多个大规模真实数据集上的实验结果显示，ViTaPEs在各种识别任务中超越了最先进的基线，具体性能提升幅度达到XX%。此外，在机器人抓取任务中，ViTaPEs在预测抓取成功率方面也表现优异，进一步验证了其迁移学习能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、智能人机交互和多模态感知系统等。通过有效融合视觉与触觉信息，ViTaPEs能够提升机器人在复杂环境中的操作能力，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Tactile sensing provides local essential information that is complementary to visual perception, such as texture, compliance, and force. Despite recent advances in visuotactile representation learning, challenges remain in fusing these modalities and generalizing across tasks and environments without heavy reliance on pre-trained vision-language models. Moreover, existing methods do not study positional encodings, thereby overlooking the multi-scale spatial reasoning needed to capture fine-grained visuotactile correlations. We introduce ViTaPEs, a transformer-based framework that robustly integrates visual and tactile input data to learn task-agnostic representations for visuotactile perception. Our approach exploits a novel multi-scale positional encoding scheme to capture intra-modal structures, while simultaneously modeling cross-modal cues. Unlike prior work, we provide provable guarantees in visuotactile fusion, showing that our encodings are injective, rigid-motion-equivariant, and information-preserving, validating these properties empirically. Experiments on multiple large-scale real-world datasets show that ViTaPEs not only surpasses state-of-the-art baselines across various recognition tasks but also demonstrates zero-shot generalization to unseen, out-of-domain scenarios. We further demonstrate the transfer-learning strength of ViTaPEs in a robotic grasping task, where it outperforms state-of-the-art baselines in predicting grasp success. Project page: https://sites.google.com/view/vitapes