論文の概要: End-to-End Differentiable 6DoF Object Pose Estimation with Local and Global Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11078v1
• Date: Sun, 22 Nov 2020 18:02:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 12:10:07.998366
• Title: End-to-End Differentiable 6DoF Object Pose Estimation with Local and Global Constraints
• Title（参考訳）: 局所的および大域的な制約を伴うエンドツーエンドの微分可能な6dofオブジェクトポーズ推定
• Authors: Anshul Gupta, Joydeep Medhi, Aratrik Chattopadhyay, Vikram Gupta
• Abstract要約: 本稿では,局所制約を統合するためのペアワイズ特徴抽出法と,改良された6DoFオブジェクトポーズ推定のためのグローバル制約を統合するためのトリプル正規化を提案する。 提案手法は,Occlusion Linemodデータセットの課題に対して,従来よりも9%改善され,Linemodデータセットの競争結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.724141845301679
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inferring the 6DoF pose of an object from a single RGB image is an important but challenging task, especially under heavy occlusion. While recent approaches improve upon the two stage approaches by training an end-to-end pipeline, they do not leverage local and global constraints. In this paper, we propose pairwise feature extraction to integrate local constraints, and triplet regularization to integrate global constraints for improved 6DoF object pose estimation. Coupled with better augmentation, our approach achieves state of the art results on the challenging Occlusion Linemod dataset, with a 9% improvement over the previous state of the art, and achieves competitive results on the Linemod dataset.
• Abstract（参考訳）: 単一のRGB画像からオブジェクトの6DoFのポーズを推定することは重要な課題だが、特に重閉塞下では難しい。 最近のアプローチでは、エンドツーエンドのパイプラインをトレーニングすることで、2段階のアプローチが改善されている。 本稿では,局所制約を統合するためのペアワイズ特徴抽出法と,改良された6DoFオブジェクトポーズ推定のためのグローバル制約を統合するためのトリプル正規化を提案する。 拡張性の向上と相まって,挑戦的なオクルージョン型linemodデータセット上での最先端の成果を達成し,以前の状態よりも9%向上し,linemodデータセット上での競合的な結果を得る。

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