Touch100k - 大规模触觉-语言-视觉多模态数据集|触觉感知数据集|多模态学习数据集

Touch100k是由北京交通大学等机构创建的大型多模态数据集，包含100,147条数据，涵盖触觉、多粒度语言和视觉模态。数据集通过收集和整理来自公开触觉数据集的101,982个视觉-触觉观察，并利用GPT-4V生成多粒度文本描述，确保数据质量。Touch100k旨在解决触觉感知研究中语言模态的不足，通过提供丰富的触觉描述，支持材料属性识别和机器人抓取预测等任务，推动触觉为中心的多模态表示学习的发展。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Touch100k数据集的构建始于收集和整理101,982个视觉-触觉观测数据，这些数据来源于公开的触觉数据集。接着，利用GPT-4V模型和精心设计的提示，生成了包含丰富触觉信息的文本描述，这些描述分为句子级别和短语级别。为了保证描述的准确性和实用性，进行了多步骤的数据质量提升，包括模式过滤和机器校正、一致性评估和人工校正、完整性评估和人工校正。最终，我们获得了100,147个触觉-语言-视觉数据条目，并手动过滤掉了无效数据。

特点

Touch100k数据集具有以下特点：1）包含触觉、多粒度语言和视觉模态，覆盖了触觉场景下的各种信息；2）提供了多粒度的触觉感觉描述，包括句子级别的自然表达和短语级别的描述；3）数据规模大，达到了100k，可以支持大规模的多模态学习；4）数据质量高，经过多步骤的数据质量提升，保证了描述的准确性和实用性。

使用方法

Touch100k数据集可以用于多种任务，如材料属性识别和机器人抓取预测。首先，将视觉、触觉和文本描述输入到相应的编码器中，得到各自的表示。然后，使用对比学习将触觉表示和语言模态对齐。最后，根据具体任务，使用触觉表示进行预测或分类。

背景与挑战

背景概述

触觉感知是人类与周围环境互动的重要途径，它通过触摸物体来获取关于物体属性和结构的信息。在机器人领域，触觉感知对于机器人在复杂环境中导航和与各种物体交互至关重要。然而，与视觉和听觉感知研究相比，触觉感知的研究仍然相对较少。Touch100k数据集的创建填补了这一空白，它是一个大规模的触觉-语言-视觉多模态数据集，包含101,982个视觉-触觉观察数据，并使用GPT-4V模型生成了丰富的触觉感觉描述。Touch100k数据集的构建旨在促进触觉感知研究，并为机器人领域提供新的研究方向。

当前挑战

Touch100k数据集在构建过程中遇到了一些挑战。首先，构建高质量触觉数据集需要大量的人力、物力和财力资源。其次，在语言模态方面，现有的研究主要关注分类标签，缺乏对语言模态的深入探索。Touch100k数据集通过多粒度语言描述，提供了丰富的触觉信息，但如何有效地利用这些信息仍然是一个挑战。此外，Touch100k数据集主要针对GelSight传感器，其泛化能力到其他触觉传感器仍然是一个开放的问题。

常用场景

经典使用场景

Touch100k 数据集被广泛应用于触觉、语言和视觉多模态表示学习的研究中。该数据集包含丰富的触觉感觉描述，包括句子级别的自然表达和短语级别的描述，这些描述涵盖了触觉感觉的关键特征。通过利用 Touch100k 数据集，研究人员可以训练模型来理解触觉感觉，并将其与语言和视觉信息相结合，从而实现对物体的更全面的理解。此外，该数据集还可以用于机器人抓取预测、材料属性识别等任务，为机器人和人工智能领域的研究提供重要的数据支持。

解决学术问题

Touch100k 数据集解决了当前触觉研究主要关注视觉和触觉模态，而忽略语言领域的问题。该数据集提供了丰富的触觉感觉描述，包括句子级别的自然表达和短语级别的描述，从而使得研究人员可以更好地理解触觉感觉，并将其与语言和视觉信息相结合。此外，该数据集还可以用于机器人抓取预测、材料属性识别等任务，为机器人和人工智能领域的研究提供重要的数据支持。

衍生相关工作

Touch100k 数据集的构建和提出为触觉-语言-视觉多模态表示学习的研究提供了重要的数据支持。在此基础上，研究人员提出了多种触觉-语言-视觉表示学习方法，如 TLV-Link。这些方法可以有效地学习触觉、语言和视觉模态之间的关系，从而实现对物体的更全面的理解。此外，该数据集还可以用于开发触觉辅助设备，帮助人们更好地理解和感知周围的世界。