EPD-Bench

EPD-Bench是一个面向机器人智能的体现图像质量评估（EIQA）基准。与传统IQA图像收集方法不同，体现AI需要与周围环境进行交互。图像收集由机器人自身完成，使用了PPO、SAC和TDMPC2等强化学习算法在SAPIEN模拟器中执行任务。基于模拟环境ManiSkill，机器人臂作为体现智能体执行简单的推和拾取任务。不同质量的图像输入对机器人完成任务的影响不同，这也直接关系到机器人的性能。EPD-Bench is a benchmark for embodied image quality assessment (EIQA) targeting robotic intelligence. Unlike traditional image collection methods for standard IQA, embodied AI systems need to interact with their surrounding environments. The dataset images are collected by the robots themselves, who execute tasks in the SAPIEN simulator using reinforcement learning algorithms such as PPO, SAC, and TDMPC2. Built upon the ManiSkill simulation environment, robotic arms serve as embodied agents to perform simple pushing and pick-and-place tasks. Image inputs of varying quality have distinct effects on the robots' task completion outcomes, which are directly correlated with the robots' overall performance.

原始信息汇总

EPD-Bench 数据集概述

数据集简介

EPD-Bench 是首个面向机器人智能的具身图像质量评估（EIQA）基准数据集。该数据集旨在解决机器人生成内容（RGC）的图像质量问题，与传统的人类生成内容（UGC）图像质量评估不同，机器人视觉系统（RVS）与人类视觉系统（HVS）存在差异。

数据集构建

• 环境：数据集在 ManiSkill 模拟环境中构建，使用 SAPIEN 模拟器。
• 任务：机器人执行简单的推（Push）和抓取（Pick）任务。
• 图像采集：通过单目相机捕捉RGB图像作为传感器数据输入。
• 算法：使用了两种经典的强化学习算法（PPO 和 SAC）以及一种先进的方法（TDMPC2）来执行任务。

数据集特点

• 目标：面向机器人的图像质量评估，图像采集由机器人自身完成。
• 影响：不同质量的图像输入对机器人完成任务的影响不同，直接关系到机器人的表现。

评估方法

数据集评估了14种图像质量评估（IQA）方法，包括基线（BL）、全参考（FR）和无参考（NR）方法。评估指标包括SRCC、PLCC和KRCC等。

评估结果

评估结果展示了不同IQA方法在推（PUSH）和抓取（PICK）任务中的表现，具体指标如下：

Metric	SRCC↑	PLCC↑	KRCC↑	PUSH_SRCC↑	PUSH_PLCC↑	PUSH_KRCC↑	PICK_SRCC↑	PICK_PLCC↑	PICK_KRCC↑
PSNR	0.1233	0.1356	0.0819	0.0811	0.0927	0.0539	0.0972	0.1138	0.0645
SSIM	0.0597	0.0635	0.0396	0.0633	0.0716	0.0417	0.0228	0.0275	0.0152
PieAPP	0.3616	0.3853	0.2466	0.1727	0.2023	0.1165	0.1604	0.1802	0.1061
CKDN	0.6971	0.6654	0.5062	0.2100	0.2186	0.1404	0.3372	0.3040	0.2266
IQT	0.5435	0.5416	0.3814	0.3918	0.3706	0.2650	0.5613	0.5664	0.3920
AHIQ	0.4199	0.4382	0.2888	0.2425	0.2707	0.1674	0.3061	0.3157	0.2074
DISTS	0.2113	0.2107	0.1428	0.1335	0.1608	0.0906	0.1135	0.1036	0.0985
TOPIQ-FR	0.1265	0.1232	0.0845	0.1615	0.1684	0.1113	0.1207	0.1185	0.0794
HyperIQA	0.3212	0.3289	0.2212	0.3099	0.2981	0.2098	0.4055	0.3927	0.2733
DBCNN	0.1921	0.2133	0.1307	0.0962	0.1039	0.0643	0.1882	0.1855	0.1251
MANIQA	0.5267	0.5603	0.3675	0.2475	0.2574	0.1661	0.5847	0.5859	0.4116
CLIPIQA	0.1821	0.2160	0.1218	0.0750	0.0893	0.0503	0.1464	0.1497	0.0978
TempQT	0.2340	0.1730	0.1450	0.1040	0.0980	0.0560	0.2210	0.1400	0.1500
TOPIQ-NR	0.1253	0.1193	0.0828	0.0995	0.1043	0.0667	0.0846	0.0602	0.0568

联系方式

如有疑问，请联系论文的第一作者：

• Jianbo Zhang, [e-mail]@sjtu.edu.cn

引用

如果对该工作感兴趣，请引用以下论文： bibtex @misc{zhang2024embodiedimagequalityassessment, title={Embodied Image Quality Assessment for Robotic Intelligence}, author={Jianbo Zhang and Chunyi Li and Liang Yuan and Guoquan Zheng and Jie Hao and Guangtao Zhai}, year={2024}, eprint={2412.18774}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV}, url={https://arxiv.org/abs/2412.18774}, }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

EPD-Bench数据集的构建方式突破了传统图像质量评估（IQA）的局限，专注于机器人生成内容（RGC）的质量评估。在模拟环境ManiSkill中，机器人通过单目摄像头捕捉RGB图像作为传感器数据输入，结合强化学习算法如Proximal Policy Optimization（PPO）、Soft Actor Critic（SAC）以及TDMPC2，执行推箱和拾取任务。这种构建方式不仅模拟了机器人在实际环境中的交互与感知，还确保了图像质量对机器人任务完成的影响得以准确评估。

特点

EPD-Bench数据集的特点在于其专注于机器人视觉系统（RVS）与人类视觉系统（HVS）之间的差异。传统IQA方法主要基于人类主观评分，而EPD-Bench则通过机器人执行任务的表现来评估图像质量。数据集包含多种图像质量指标，如SRCC、PLCC和KRCC，并通过推箱和拾取两个子集进行详细评估。这种设计使得EPD-Bench能够更准确地反映图像质量对机器人任务完成的影响，填补了现有IQA方法在机器人领域的空白。

使用方法

EPD-Bench数据集的使用方法主要围绕机器人图像质量评估展开。研究人员可以通过该数据集评估不同IQA方法在机器人任务中的表现，如PSNR、SSIM、PieAPP等。数据集提供了详细的评估指标和子集划分，便于用户进行对比分析。此外，用户还可以利用EPD-Bench探索机器人视觉系统与人类视觉系统之间的差异，进一步优化机器人图像质量评估算法。通过引用相关论文和联系数据集作者，用户可以获取更多技术细节和支持。

背景与挑战

背景概述

EPD-Bench数据集由上海交通大学和北京化工大学的研究团队于2024年推出，旨在解决机器人视觉系统中的图像质量评估问题。该数据集首次提出了具身图像质量评估（EIQA）框架，专注于机器人生成内容（RGC）的质量评估，与传统的人类生成内容（UGC）评估方法形成对比。研究团队通过模拟环境ManiSkill，利用机器人臂执行简单的推动和拾取任务，采集不同质量的图像数据，以探究图像质量对机器人任务完成的影响。该数据集的推出填补了机器人视觉系统与人类视觉系统之间的评估空白，为机器人智能的发展提供了新的研究方向。

当前挑战

EPD-Bench数据集在构建和应用过程中面临多重挑战。首先，机器人视觉系统与人类视觉系统存在显著差异，传统的图像质量评估方法无法直接适用于机器人生成内容，需要开发新的评估框架。其次，数据集的构建依赖于复杂的模拟环境和强化学习算法，如PPO、SAC和TDMPC2，这对计算资源和算法优化提出了较高要求。此外，如何确保采集的图像数据能够全面反映机器人任务中的质量变化，以及如何设计有效的评估指标来量化图像质量对任务性能的影响，也是亟待解决的问题。这些挑战不仅考验了数据集的构建技术，也为未来机器人视觉研究提供了重要的探索方向。

常用场景

经典使用场景

EPD-Bench数据集在机器人视觉系统的图像质量评估领域具有重要应用。该数据集通过模拟环境中的机器人操作任务，如推动和拾取，收集了不同质量的图像数据。这些数据为研究机器人视觉系统与人类视觉系统之间的差异提供了基础，特别是在图像质量对机器人任务完成度的影响方面。

实际应用

EPD-Bench数据集在实际应用中具有广泛前景。例如，在自动化仓储和物流系统中，机器人需要依赖视觉系统进行物品的识别和操作。通过使用EPD-Bench数据集，可以优化机器人的视觉系统，提高其在复杂环境中的任务完成效率和准确性。此外，该数据集还可用于智能家居和医疗机器人等领域，提升机器人在实际应用中的表现。

衍生相关工作

EPD-Bench数据集衍生了一系列相关研究，特别是在机器人视觉系统和图像质量评估领域。例如，基于该数据集的研究提出了新的图像质量评估算法，如结合强化学习的方法，进一步提升了机器人视觉系统的性能。此外，该数据集还促进了多模态感知技术的发展，为机器人视觉系统的优化提供了新的思路和方法。