DONIC、人間のデモから学ぶ汎用的な両手器用トラッキング制御

DONIC は、多様な人間の動作データで学習した汎用的な両手トラッキングモデルである。ファインチューニングなしの単一チェックポイントで、学習に用いた物体の未見軌道では86.79%、未見の物体では57.32%の成功率を達成し、最先端の両手トラッキングのベースラインをそれぞれ77.36ポイント、45.73ポイント上回った。あわせて、229物体・1,575シーケンスの多視点データセットBiHOIも提案されている。