論文の概要: A Review on Object Pose Recovery: from 3D Bounding Box Detectors to Full 6D Pose Estimators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.10609v2
• Date: Sun, 19 Apr 2020 11:59:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 02:41:48.396281
• Title: A Review on Object Pose Recovery: from 3D Bounding Box Detectors to Full 6D Pose Estimators
• Title（参考訳）: オブジェクト・ポース・リカバリに関するレビュー:3Dバウンディング・ボックス・ディテクタからフル6D・ポース・エミュレータへ
• Authors: Caner Sahin, Guillermo Garcia-Hernando, Juil Sock, Tae-Kyun Kim
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクトポーズ回復手法の総合的および最新のレビューについて紹介する。 それらの手法は、問題を分類、回帰、分類と回帰、テンプレートマッチング、ポイントペア特徴マッチングタスクとして数学的にモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.049600223903546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object pose recovery has gained increasing attention in the computer vision field as it has become an important problem in rapidly evolving technological areas related to autonomous driving, robotics, and augmented reality. Existing review-related studies have addressed the problem at visual level in 2D, going through the methods which produce 2D bounding boxes of objects of interest in RGB images. The 2D search space is enlarged either using the geometry information available in the 3D space along with RGB (Mono/Stereo) images, or utilizing depth data from LIDAR sensors and/or RGB-D cameras. 3D bounding box detectors, producing category-level amodal 3D bounding boxes, are evaluated on gravity aligned images, while full 6D object pose estimators are mostly tested at instance-level on the images where the alignment constraint is removed. Recently, 6D object pose estimation is tackled at the level of categories. In this paper, we present the first comprehensive and most recent review of the methods on object pose recovery, from 3D bounding box detectors to full 6D pose estimators. The methods mathematically model the problem as a classification, regression, classification & regression, template matching, and point-pair feature matching task. Based on this, a mathematical-model-based categorization of the methods is established. Datasets used for evaluating the methods are investigated with respect to the challenges, and evaluation metrics are studied. Quantitative results of experiments in the literature are analyzed to show which category of methods best performs across what types of challenges. The analyses are further extended comparing two methods, which are our own implementations, so that the outcomes from the public results are further solidified. Current position of the field is summarized regarding object pose recovery, and possible research directions are identified.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトポーズの回復は、自動運転、ロボティクス、拡張現実に関連する技術分野の急速な発展において重要な問題となり、コンピュータビジョンの分野で注目を集めている。 既存のレビュー関連研究では、RGB画像に注目するオブジェクトの2D境界ボックスを生成する方法を通じて、2Dの視覚レベルでこの問題に対処している。 2次元探索空間は、RGB(Mono/Stereo)画像とともに3次元空間で利用可能な幾何学情報を使用するか、LIDARセンサやRGB-Dカメラからの深度データを利用するかで拡大される。 3dバウンディングボックス検出器(カテゴリーレベルのアモーダル3dバウンディングボックス)は重力アライメント画像上で評価され、完全な6dオブジェクトポーズ推定器はアライメント制約が取り除かれた画像のインスタンスレベルでテストされる。 近年,6次元オブジェクトのポーズ推定がカテゴリレベルで行われている。 本稿では,3次元境界ボックス検出器から全6次元ポーズ推定器まで,対象ポーズ復元法に関する最初の包括的かつ最新のレビューを行う。 それらの手法は、問題を分類、回帰、分類と回帰、テンプレートマッチング、ポイントペア特徴マッチングタスクとして数学的にモデル化する。 これに基づいて、数学的モデルに基づく手法の分類が確立される。 手法の評価に用いるデータセットを課題として検討し、評価指標について検討する。 文献における実験の結果を定量的に分析し、どの手法がどのタイプの課題に最も適しているかを示す。 分析は、我々の実装である2つの方法と比較してさらに拡張され、公的な結果から得られる結果はさらに固まる。 オブジェクトポーズ回復に関して、フィールドの現在位置を要約し、可能な研究方向を特定する。

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