論文の概要: L6DNet: Light 6 DoF Network for Robust and Precise Object Pose Estimation with Small Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00911v6
• Date: Sun, 29 May 2022 20:51:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 09:16:26.290025
• Title: L6DNet: Light 6 DoF Network for Robust and Precise Object Pose Estimation with Small Datasets
• Title（参考訳）: L6DNet:小さなデータセットを用いたロバストで高精度なオブジェクト空間推定のためのLight 6 DoFネットワーク
• Authors: Mathieu Gonzalez, Amine Kacete, Albert Murienne, Eric Marchand
• Abstract要約: 1枚のRGB-D画像から6つのDoFオブジェクトのポーズ推定を行う新しい手法を提案する。 データ駆動と幾何学という2段階のハイブリッドパイプラインを採用しています。 私たちのアプローチは最先端の手法よりも堅牢で正確です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating the 3D pose of an object is a challenging task that can be considered within augmented reality or robotic applications. In this paper, we propose a novel approach to perform 6 DoF object pose estimation from a single RGB-D image. We adopt a hybrid pipeline in two stages: data-driven and geometric respectively. The data-driven step consists of a classification CNN to estimate the object 2D location in the image from local patches, followed by a regression CNN trained to predict the 3D location of a set of keypoints in the camera coordinate system. To extract the pose information, the geometric step consists in aligning the 3D points in the camera coordinate system with the corresponding 3D points in world coordinate system by minimizing a registration error, thus computing the pose. Our experiments on the standard dataset LineMod show that our approach is more robust and accurate than state-of-the-art methods. The approach is also validated to achieve a 6 DoF positioning task by visual servoing.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトの3Dポーズを推定することは、拡張現実やロボットアプリケーションの中で考慮すべき課題である。 本稿では,単一のrgb-d画像から6自由度物体ポーズ推定を行う新しい手法を提案する。 データ駆動型と幾何学的という2段階のハイブリッドパイプラインを採用しています。 データ駆動のステップは、画像内のオブジェクト2D位置をローカルパッチから推定する分類CNNと、カメラ座標系におけるキーポイントのセットの3D位置を予測するために訓練された回帰CNNから構成される。 ポーズ情報を抽出するための幾何学的ステップは、カメラ座標系における3d点と、登録誤差を最小化し、対応するワールド座標系における3d点とを整合させ、ポーズを計算することである。 標準データセットLineModの実験は、我々のアプローチが最先端の手法よりも堅牢で正確であることを示している。 このアプローチは、視覚サーボによって6つのdof位置決めタスクを達成するためにも検証される。

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