論文の概要: Single Shot 6D Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12729v1
• Date: Mon, 27 Apr 2020 11:59:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 06:15:10.120291
• Title: Single Shot 6D Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: シングルショット6Dオブジェクトポス推定
• Authors: Kilian Kleeberger and Marco F. Huber
• Abstract要約: 深度画像に基づく剛体物体の6次元オブジェクトポーズ推定のための新しい単一ショット手法を提案する。 完全な畳み込みニューラルネットワークを用い、3次元入力データを空間的に離散化し、ポーズ推定を回帰タスクとみなす。 GPU上の65fpsでは、Object Pose Network(OP-Net)は非常に高速で、エンドツーエンドに最適化され、画像内の複数のオブジェクトの6Dポーズを同時に推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.37625512264302
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a novel single shot approach for 6D object pose estimation of rigid objects based on depth images. For this purpose, a fully convolutional neural network is employed, where the 3D input data is spatially discretized and pose estimation is considered as a regression task that is solved locally on the resulting volume elements. With 65 fps on a GPU, our Object Pose Network (OP-Net) is extremely fast, is optimized end-to-end, and estimates the 6D pose of multiple objects in the image simultaneously. Our approach does not require manually 6D pose-annotated real-world datasets and transfers to the real world, although being entirely trained on synthetic data. The proposed method is evaluated on public benchmark datasets, where we can demonstrate that state-of-the-art methods are significantly outperformed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,深度画像に基づく剛体物体の6次元ポーズ推定のための新しい単発撮影手法を提案する。 この目的のために、完全畳み込みニューラルネットワークを用いて、3次元入力データを空間的離散化し、得られたボリューム要素に対して局所的に解く回帰タスクとしてポーズ推定を行う。 gpu上の65fpsのobject pose network(op-net)は非常に高速で、エンドツーエンドに最適化され、画像内の複数のオブジェクトの6dポーズを同時に推定します。 提案手法では,手動で6次元ポーズアノテートされた実世界のデータセットや実世界への転送は不要である。 提案手法は,公開ベンチマークデータセット上で評価され,最先端の手法が著しく優れていることを示すことができる。

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