Instrumentering och insamling av kommenterade visuella greppdata för att träna moderna maskininlärningsalgoritmer kan vara extremt tidskrävande och dyrt. Ett tilltalande alternativ är att använda off-the-shelf simulatorer för att göra syntetiska data för vilka mark-sanning kommentarer genereras automatiskt. Tyvärr, modeller tränas enbart på simulerade data ofta misslyckas med att generalisera till den verkliga världen. Vi studerar hur randomiserade simulerade miljöer och domänanpassningsmetoder kan utökas för att träna ett greppsystem för att ta fram nya objekt från råa monokulära RGB-bilder. Vi utvärderar i stor utsträckning våra metoder med totalt mer än 25 000 fysiska testgrepp, studerar en rad simuleringsförhållanden och domänanpassningsmetoder, inklusive en ny förlängning av pixel-nivå domänanpassning som vi kallar Graspgan. Vi visar att vi genom att använda syntetisk data och domänanpassning kan minska antalet verkliga prover som behövs för att uppnå en given prestandanivå med upp till 50 gånger, med endast slumpmässigt genererade simulerade objekt. Vi visar också att genom att endast använda omärkta verkliga data och vår GraspGAN-metodik, får vi verkliga greppprestanda utan några verkliga etiketter som liknar den som uppnås med 939777 märkta verkliga prover.
Till exempel Graspgan REF använde pixelleveldomänanpassning för att minska antalet verkliga prover.
Using Simulation and Domain Adaptation to Improve Efficiency of Deep Robotic Grasping
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}