論文の概要: How to track your dragon: A Multi-Attentional Framework for real-time
RGB-D 6-DOF Object Pose Tracking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10335v3
- Date: Tue, 15 Sep 2020 11:33:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-11 07:14:02.276526
- Title: How to track your dragon: A Multi-Attentional Framework for real-time
RGB-D 6-DOF Object Pose Tracking
- Title（参考訳）: ドラゴンの追跡方法:リアルタイムRGB-D 6-DOFオブジェクト追跡のためのマルチアテンショナルフレームワーク
- Authors: Isidoros Marougkas, Petros Koutras, Nikos Kardaris, Georgios Retsinas,
Georgia Chalvatzaki, and Petros Maragos
- Abstract要約: 本稿では,リアルタイムRGB-D 6Dオブジェクトのポーズトラッキング問題に対処するために,新しい多目的畳み込みアーキテクチャを提案する。
物体の3次元モデルとポーズ空間の両方の特別な幾何学的性質を考察し、トレーニング中のデータ拡張により洗練されたアプローチを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.21561169636035
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a novel multi-attentional convolutional architecture to tackle the
problem of real-time RGB-D 6D object pose tracking of single, known objects.
Such a problem poses multiple challenges originating both from the objects'
nature and their interaction with their environment, which previous approaches
have failed to fully address. The proposed framework encapsulates methods for
background clutter and occlusion handling by integrating multiple parallel soft
spatial attention modules into a multitask Convolutional Neural Network (CNN)
architecture. Moreover, we consider the special geometrical properties of both
the object's 3D model and the pose space, and we use a more sophisticated
approach for data augmentation during training. The provided experimental
results confirm the effectiveness of the proposed multi-attentional
architecture, as it improves the State-of-the-Art (SoA) tracking performance by
an average score of 34.03% for translation and 40.01% for rotation, when tested
on the most complete dataset designed, up to date,for the problem of RGB-D
object tracking.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,実時間rgb-d 6dオブジェクトポーズ追跡問題に取り組むための,新しいマルチタッチ畳み込みアーキテクチャを提案する。
このような問題は、オブジェクトの性質と、それ以前のアプローチが完全に対処できなかった環境との相互作用の両方から生じる複数の課題を引き起こす。
提案フレームワークは,マルチタスク畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャに複数のソフト空間アテンションモジュールを統合することで,背景クラッタとオクルージョン処理の手法をカプセル化する。
さらに、物体の3次元モデルとポーズ空間の両方の特殊幾何学的性質を考察し、トレーニング中にデータ拡張のためにより洗練されたアプローチを用いる。
提案したマルチアテンショナルアーキテクチャの有効性は,RGB-Dオブジェクトトラッキングの問題に対して,これまで設計された最も完全なデータセット上でテストされた場合,平均34.03%,回転40.01%のスコアで,SoA(State-of-the-Art)トラッキング性能を向上させることによって確認された。
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