[RSJ25] Everyday Object Manipulation Based on Scene Text-Aware Multimodal Retrieval

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1. 慶應義塾大学 後神美結，戸倉健登，雨宮佳音，八島大地，勝又圭， 今井悠人，小松拓実，是方諒介，杉浦孔明 シーンテキストを用いた マルチモーダル検索に基づく日常物体操作
2. 背景：自然言語指示による実世界での物体検索・操作 2 自然言語指示を扱うロボティクス手法 ▪ π0 ，[Goko+, CoRL24] ▪ 生活支援ロボットによる物体操作 ▪ 公共空間での物体検索 ▪ 例：ショッピングモール ▪ シーンテキストの利用により，物体を明確に指定可能 ×10 “Can you pass me the remote control next to the towel?” ×10 “Move the coke.” ×8 画像内の物体に記載された文字情報 ▪ Banana Nut Crunch, Post, Selects, …
3. 問題設定： シーンテキストを考慮したランキングに基づく物体検索・操作 3 入力 ▪ 自然言語指示文 ▪ 環境から収集した画像群 出力 ▪ 対象画像を上位にランク付けした画像群 ⇒出力された画像群をもとに物体操作
4. 関連研究：シーンテキストの活用が不十分 4 手法 概要 CLIP [Radford+, ICML21] BEiT-3 [Wang+, CVPR23] 大規模な画像・テキストペアで学習されたモデル Embodied RAG [Xie+, 24] NavRAG [Wang+, ACL25 Findings] RAGを実世界ロボット環境での検索とQAに応用 NLMap-SayCan [Chen+, ICRA23] RelaX-Former [Yashima+, RA-L25] 自然言語指示に基づく物体検索・操作 BEiT-3 RelaX-Former
5. 提案手法：シーンテキストを考慮したマルチモーダル検索手法 5 ▪ Attribute Description Generation：固有表現の展開 ▪ Crosslingual Visual Prompt：シーンテキストを考慮した画像説明 ▪ Scene Text Reranker：固有表現とシーンテキストを考慮した高速な推論
6. 提案手法： 固有表現の展開・シーンテキストを考慮した画像説明 6 Attribute Description Generation (ADG)  言語エンコーダは固有表現に弱い ⇒ 固有表現が示す物体の説明生成 Crosslingual Visual Prompt (CVP) ▪ シーンテキストに異なる言語の文字 （例：カタカナ）でマークを重畳  シーンテキストとマークを区別・ hallucination抑制 Image explainer OCR “Diced” “TOMATOES” “VITAMIN A” “Can you bring me diced tomatoes under the Hunts sauce?” Red cylindrical can with a metallic top, featuring a bold white ‘Hunt’s’ logo in serif font on a red … 特定のものを指し示す単語 （製品名，ブランド名など）
7. 既存手法：言語特徴量および視覚特徴量のコサイン類似度によるランク付け  固有表現は短いため文全体での割合が小さく， ランク付けに反映されにくい ⇒ 固有表現とシーンテキストの語彙的一致をもとにリランキング ▪ コサイン類似度と同等・MLLMより高速な推論を実現 （実行時間：2.46 ms） 提案手法：固有表現とシーンテキストを考慮した高速な推論 7 ：トークン化した固有表現 ：トークン化したシーンテキスト コサイン類似度 リランキング項
8. 実験設定： シーンテキストを含むロボット用物体検索ベンチマークを構築 8  既存ロボット用データセットは，語彙数およびシーンテキストが不十分  シーンテキストを含むデータセットは，動作を記述していない指示文を含む ▪ 例：“GAS”, “RID”, “Vanilla Soymilk” ⇒ シーンテキストを含むデータセットに動作を記述した自然言語指示文を付与 “Grab the bottle "DAWN" on the bottom-left corner. There is yellow rubber glove to the right of it.” “Please grab the jar of kimchi that is on the top shelf, second from the left.”
9. 定量的結果： シーンテキストの有無を問わずベースライン手法を上回った [%] 手法 GoGetIt (RefText) GoGetIt (Instruction) TextCaps-test LTRRIE [Kaneda+, RA-L24] R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ R@5↑ R@10↑ 提案手法 91.1 95.0 88.5 92.6 93.3 96.1 72.1 87.1 CLIP (fine-tuned) [Radford+, ICML21] 63.5 74.1 73.9 83.9 82.0 90.1 56.8 72.3 BEiT-3 [Wang+, CVPR23] 54.4 65.3 63.7 79.5 76.5 84.8 59.9 76.6 RelaX-Former [Yashima+, RA-L25] - - - - 62.3 73.7 66.6 81.7 9 +20.9 +8.7 +6.0 +5.4
10. 定性的結果：シーンテキストを含む指示文をもとに適切に検索 10 “Pass me the red container of Sun-Maid raisins on the kitchen counter.” 提案手法 CLIP (fine-tuned) 対象物体 Ground Truth (1位)  対象画像を1位に正しくランク付け  対象物体のocclusionが発生している画像でも適切に上位にランク付け
11. 実機実験－設定：物体検索・操作へのゼロショット転移 11 ▪ 物体：YCB [Calli+, RAM15] （10種類）＋ラベル付き日常物体（13種類） ▪ 試行回数：100エピソード ▪ 評価尺度：Recall@5（検索） ▪ 成功率（把持）
12. 実機実験－定量・定性的結果： ベースライン⼿法を上回るゼロショット転移性能 手法 [%] R@5↑ SR↑ 提案手法 88 80 CLIP (fine-tuned) [Radford+, ICML21] 74 65 BEiT-3 [Wang+, CVPR23] 66 62 12 +14 +15  シーンテキストを含む指示文をもとに 適切に対象物体の検索と把持を実行 “Take the spray bottle labeled windex.” Rank 1 Rank 2 Windex
13. 実機実験－定性的結果： シーンテキストが明示的に含まれていない場合にも頑健 13  シーンテキストの固有表現を理解し， 物体とのモデル化を適切に実行 “Could you make coffee?”  言い換え・シーンテキストの欠損が 生じても適切に検索と把持を実行 “I want to drink coke.” Rank 1 Rank 2 Coca Cola … Cola（欠損） Rank 1 Rank 2 MAXWELL HOUSE （固有表現）
14. まとめ 14 背景 ▪ シーンテキストを考慮したマルチモーダル検索 新規性 ▪ 固有表現の展開 ▪ シーンテキストを考慮した画像説明 ▪ 固有表現とシーンテキストを考慮した 高速な推論 実験結果 ▪ 複数ベンチマークおよび実機実験において ベースライン手法を上回った