Surformer v2: A Multimodal Classifier for Surface Understanding from Touch and Vision

📄 arXiv: 2509.04658v1 📥 PDF

作者: Manish Kansana, Sindhuja Penchala, Shahram Rahimi, Noorbakhsh Amiri Golilarz

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-04

备注: 6 pages

💡 一句话要点

Surformer v2：用于触觉与视觉表面理解的多模态分类器

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 触觉感知 表面理解 机器人操作 决策级融合

📋 核心要点

  1. 机器人操作中，多模态表面材质分类至关重要，但现有方法在特征提取和融合方面存在局限。
  2. Surformer v2采用后期融合策略，利用CNN和Transformer分别提取视觉和触觉特征，并通过可学习权重进行决策融合。
  3. 在Touch and Go数据集上的实验表明，Surformer v2在保持实时性的前提下，实现了良好的表面理解性能。

📝 摘要（中文）

本文提出Surformer v2，一种增强的多模态分类架构，旨在通过后期（决策级）融合机制整合视觉和触觉感官数据流。该模型基于先前的Surformer v1框架，但将特征提取过程集成到模型内部，并转向后期融合。视觉分支采用基于CNN的分类器（Efficient V-Net），而触觉分支采用仅编码器Transformer模型，使每个模态能够提取针对分类优化的模态特定特征。模型不合并特征图，而是通过使用可学习的加权和组合输出logits来执行决策级融合，从而能够根据数据上下文和训练动态自适应地强调每个模态。在Touch and Go数据集上评估了Surformer v2，这是一个包含表面图像和相应触觉传感器读数的多模态基准。结果表明，Surformer v2表现良好，保持了具有竞争力的推理速度，适用于实时机器人应用。这些发现强调了决策级融合和基于Transformer的触觉建模在增强多模态机器人感知中的表面理解方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人触觉感知中，如何有效融合视觉和触觉信息，以实现准确的表面材质分类问题。现有方法，如Surformer v1，依赖手工特征提取和中间层融合，限制了模型性能和泛化能力。痛点在于如何自动学习模态特定特征，并自适应地融合不同模态的信息。

核心思路：Surformer v2的核心思路是采用后期融合（决策级融合）策略，分别训练视觉和触觉模态的特征提取器，然后通过可学习的权重组合它们的分类结果。这种方法允许每个模态独立地学习最优特征表示，并根据数据上下文动态调整每个模态的重要性。

技术框架：Surformer v2包含两个主要分支：视觉分支和触觉分支。视觉分支使用Efficient V-Net，一个基于CNN的分类器，用于提取图像特征。触觉分支使用一个仅编码器的Transformer模型，用于处理触觉传感器数据。两个分支分别输出logits，然后通过一个可学习的加权和进行融合，得到最终的分类结果。整个框架采用端到端训练。

关键创新：Surformer v2的关键创新在于：1) 将特征提取集成到模型内部，避免了手工特征提取的局限性；2) 采用后期融合策略，允许每个模态独立学习最优特征表示；3) 使用可学习的权重进行决策级融合，能够自适应地调整每个模态的重要性。与Surformer v1相比，Surformer v2更加灵活和高效。

关键设计：视觉分支采用Efficient V-Net，这是一种轻量级的CNN架构，适合实时应用。触觉分支的Transformer模型使用标准的Transformer编码器结构，具体参数设置（如层数、头数等）未知。决策级融合的权重是可学习的，通过反向传播进行优化。损失函数未知，但推测是标准的交叉熵损失函数。

📊 实验亮点

Surformer v2在Touch and Go数据集上进行了评估，结果表明其性能良好，并保持了具有竞争力的推理速度，适合实时机器人应用。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但强调了该模型在决策级融合和基于Transformer的触觉建模方面的有效性。与Surformer v1相比，Surformer v2在特征提取和融合方面进行了改进，预计性能有所提升，但具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

Surformer v2在机器人操作、物体识别、材料分类等领域具有广泛的应用前景。例如，机器人可以利用该模型识别不同材质的物体，从而进行更精确的抓取和操作。此外，该模型还可以应用于智能家居、工业自动化等领域，提升人机交互的智能化水平。未来的研究可以探索更复杂的融合策略和更强大的特征提取器。

📄 摘要（原文）

Multimodal surface material classification plays a critical role in advancing tactile perception for robotic manipulation and interaction. In this paper, we present Surformer v2, an enhanced multi-modal classification architecture designed to integrate visual and tactile sensory streams through a late(decision level) fusion mechanism. Building on our earlier Surformer v1 framework [1], which employed handcrafted feature extraction followed by mid-level fusion architecture with multi-head cross-attention layers, Surformer v2 integrates the feature extraction process within the model itself and shifts to late fusion. The vision branch leverages a CNN-based classifier(Efficient V-Net), while the tactile branch employs an encoder-only transformer model, allowing each modality to extract modality-specific features optimized for classification. Rather than merging feature maps, the model performs decision-level fusion by combining the output logits using a learnable weighted sum, enabling adaptive emphasis on each modality depending on data context and training dynamics. We evaluate Surformer v2 on the Touch and Go dataset [2], a multi-modal benchmark comprising surface images and corresponding tactile sensor readings. Our results demonstrate that Surformer v2 performs well, maintaining competitive inference speed, suitable for real-time robotic applications. These findings underscore the effectiveness of decision-level fusion and transformer-based tactile modeling for enhancing surface understanding in multi-modal robotic perception.