Decoupled Object-Centric Video Understanding for Generating Robotic Manipulation Commands
作者: Thanh Nguyen Canh, Thanh-Tuan Tran, Haolan Zhang, Ziyan Gao, Xiem HoangVan, Nak Young Chong
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2026-06-15
💡 一句话要点
提出一种对象中心的视频理解框架以生成机器人操作命令
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 对象中心理解 视频理解 机器人命令生成 时空动作分类 视觉-语言模型 轨迹分析 模糊检测 零样本学习
📋 核心要点
- 现有方法在将视频演示转化为机器人命令时，常常无法有效识别功能相关的对象，导致生成的命令模糊不清。
- 本研究提出了一种对象中心的视频理解框架，通过将动作识别与对象识别解耦，生成精确的操作命令。
- 在修改后的Something-Something V2数据集上，该方法在动作分类准确率上达到了86.79%，并在BLEU-4分数上显著提升。
📝 摘要（中文）
将视频演示转换为可执行的机器人命令仍然面临挑战，因为现有方法常常无法识别在演示动作中功能相关的对象。因此，它们可能生成在语言上合理但在操作上模糊的命令。我们提出了一种对象中心的视频理解框架，该框架将动作识别与对象识别解耦，以生成精确且无语法的操作命令。我们的方法集成了时间位移模块（TSM）用于高效的时空动作分类，并采用了一种新颖的对象选择算法，通过轨迹基础的角色分类、模糊检测和重叠最小化来识别任务相关对象。所选对象随后由视觉-语言模型（VLMs）处理，以实现稳健的类别识别和零样本泛化。在修改后的Something-Something V2数据集上评估，我们的方法在动作分类准确率上达到了86.79%，在标准对象和新对象上的BLEU-4分数分别为0.337和0.261。这些结果分别比最强的任务特定基线提高了80.2%和143.9%。在METEOR和CIDEr上观察到更大的提升，分别达到了157.9%和171.7%在新对象上。我们的方案在所有语义指标上始终优于任务特定方法，并在保持模块化、对象中心设计的同时，与大型通用VLMs保持竞争力或超越它们。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决将视频演示转化为可执行机器人命令时，现有方法无法有效识别功能相关对象的问题，导致生成的命令在操作上模糊不清。
核心思路：论文提出的对象中心视频理解框架通过解耦动作识别与对象识别，确保生成的操作命令既精确又无语法限制，从而提高命令的可执行性。
技术框架：整体架构包括时间位移模块（TSM）用于时空动作分类，以及一种新颖的对象选择算法，后者通过轨迹基础的角色分类、模糊检测和重叠最小化来识别任务相关对象。所选对象再通过视觉-语言模型（VLMs）进行类别识别和零样本泛化。
关键创新：最重要的技术创新在于提出的对象选择算法，该算法通过多种技术手段有效识别与任务相关的对象，显著提升了命令的准确性和可执行性。
关键设计：在设计中，采用了时间位移模块以提高时空动作分类的效率，此外，损失函数和网络结构经过精心调整，以确保模型在对象选择和动作识别上的性能最优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，该方法在动作分类准确率上达到了86.79%，在标准对象和新对象上的BLEU-4分数分别为0.337和0.261，较最强的任务特定基线提升了80.2%和143.9%。在METEOR和CIDEr指标上，针对新对象的提升幅度分别达到了157.9%和171.7%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人操作、自动化制造和智能家居等场景。通过提高机器人对视频演示的理解能力，可以显著提升其在复杂环境中的操作效率和准确性，推动智能机器人技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Translating video demonstrations into executable robot commands remains challenging because existing methods often fail to identify which objects are functionally involved in the demonstrated action. As a result, they may generate commands that are linguistically plausible but operationally ambiguous. We propose an object-centric video understanding framework that decouples action recognition from object identification to generate precise, grammar-free manipulation commands. Our approach integrates Temporal Shift Modules (TSM) for efficient spatio-temporal action classification with a novel \textbf{Object Selection} algorithm that identifies task-relevant objects through trajectory-based role classification, blur detection, and overlap minimization. The selected objects are then processed by Vision-Language Models (VLMs) for robust category recognition and zero-shot generalization. Evaluated on a modified Something-Something V2 dataset, our method achieves 86.79\% action classification accuracy and BLEU-4 scores of 0.337 on standard objects and 0.261 on novel objects. These results improve over the strongest task-specific baseline by 80.2\% and 143.9\%, respectively. Larger gains are observed in METEOR and CIDEr, reaching 157.9\% and 171.7\% on novel objects. Across all semantic metrics, our approach consistently outperforms task-specific methods and remains competitive with, or surpasses, large general-purpose VLMs while retaining a modular, object-centric design.