論文の概要: DronePose: Photorealistic UAV-Assistant Dataset Synthesis for 3D Pose Estimation via a Smooth Silhouette Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08823v2
• Date: Fri, 21 Aug 2020 06:14:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 04:16:34.180305
• Title: DronePose: Photorealistic UAV-Assistant Dataset Synthesis for 3D Pose Estimation via a Smooth Silhouette Loss
• Title（参考訳）: DronePose:スムースシルエットロスによる3D空間推定のための光リアルUAVアシストデータセット合成
• Authors: Georgios Albanis, Nikolaos Zioulis, Anastasios Dimou, Dimitrios Zarpalas, Petros Daras
• Abstract要約: UAVアシスタントの3Dローカライゼーションは,ユーザとUAV間の空間情報の交換を容易にする重要なタスクである。 我々はデータ合成パイプラインを設計し、エキソセントリックなユーザビューとエゴセントリックなUAVビューの両方を含む現実的なマルチモーダルデータセットを作成する。 次に,フォトリアリスティックな入力と合成された入力を併用して,単発単眼ポーズ推定モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.58747838557417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this work we consider UAVs as cooperative agents supporting human users in their operations. In this context, the 3D localisation of the UAV assistant is an important task that can facilitate the exchange of spatial information between the user and the UAV. To address this in a data-driven manner, we design a data synthesis pipeline to create a realistic multimodal dataset that includes both the exocentric user view, and the egocentric UAV view. We then exploit the joint availability of photorealistic and synthesized inputs to train a single-shot monocular pose estimation model. During training we leverage differentiable rendering to supplement a state-of-the-art direct regression objective with a novel smooth silhouette loss. Our results demonstrate its qualitative and quantitative performance gains over traditional silhouette objectives. Our data and code are available at https://vcl3d.github.io/DronePose
• Abstract（参考訳）: 本研究は,UAVを人的ユーザを支援する協力的エージェントとみなす。 この文脈では、UAVアシスタントの3Dローカライゼーションは、ユーザとUAV間の空間情報の交換を容易にする重要なタスクである。 データ駆動方式でこの問題に対処するため、データ合成パイプラインを設計し、エキソセントリックなユーザビューとエゴセントリックなUAVビューの両方を含む現実的なマルチモーダルデータセットを作成する。 次に,フォトリアリスティック入力と合成入力を併用して単発単眼ポーズ推定モデルを訓練する。 トレーニング中、私たちは差別化可能なレンダリングを利用して、新しいスムーズなシルエット損失で最先端の直接回帰目標を補完します。 その結果,従来のシルエット目標よりも質的かつ定量的な性能向上が示された。 私たちのデータとコードはhttps://vcl3d.github.io/DronePoseで利用可能です。

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