論文の概要: Deep Bingham Networks: Dealing with Uncertainty and Ambiguity in Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11002v1
• Date: Sun, 20 Dec 2020 19:20:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 04:40:35.904058
• Title: Deep Bingham Networks: Dealing with Uncertainty and Ambiguity in Pose Estimation
• Title（参考訳）: deep bingham networks: ポーズ推定における不確実性とあいまいさを扱う
• Authors: Haowen Deng, Mai Bui, Nassir Navab, Leonidas Guibas, Slobodan Ilic, Tolga Birdal
• Abstract要約: Deep Bingham Networks (DBN)は、3Dデータに関するほぼすべての実生活アプリケーションで発生するポーズ関連の不確実性と曖昧性を扱うことができる。 DBNは、(i)異なる分布モードを生成できる多仮説予測ヘッドにより、アートダイレクトポーズ回帰ネットワークの状態を拡張する。 トレーニング中のモードや後方崩壊を回避し,数値安定性を向上させるための新しいトレーニング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.76155168705975
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we introduce Deep Bingham Networks (DBN), a generic framework that can naturally handle pose-related uncertainties and ambiguities arising in almost all real life applications concerning 3D data. While existing works strive to find a single solution to the pose estimation problem, we make peace with the ambiguities causing high uncertainty around which solutions to identify as the best. Instead, we report a family of poses which capture the nature of the solution space. DBN extends the state of the art direct pose regression networks by (i) a multi-hypotheses prediction head which can yield different distribution modes; and (ii) novel loss functions that benefit from Bingham distributions on rotations. This way, DBN can work both in unambiguous cases providing uncertainty information, and in ambiguous scenes where an uncertainty per mode is desired. On a technical front, our network regresses continuous Bingham mixture models and is applicable to both 2D data such as images and to 3D data such as point clouds. We proposed new training strategies so as to avoid mode or posterior collapse during training and to improve numerical stability. Our methods are thoroughly tested on two different applications exploiting two different modalities: (i) 6D camera relocalization from images; and (ii) object pose estimation from 3D point clouds, demonstrating decent advantages over the state of the art. For the former we contributed our own dataset composed of five indoor scenes where it is unavoidable to capture images corresponding to views that are hard to uniquely identify. For the latter we achieve the top results especially for symmetric objects of ModelNet dataset.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3Dデータに関するほぼすべての実生活アプリケーションにおいて,ポーズ関連の不確実性や曖昧性を自然に処理できる汎用フレームワークであるDeep Bingham Networks(DBN)を紹介する。 既存の研究はポーズ推定問題に対する単一の解を見つけようとしているが、どの解が最良の解であるかという不確実性を引き起こす曖昧さと和らげる。 代わりに、解空間の性質を捉える一連のポーズを報告します。 DBNは, (i) 異なる分布モードを生成可能な多仮説予測ヘッド, (ii) 回転におけるビンガム分布の恩恵を受ける新しい損失関数により, 直接ポーズ回帰ネットワークの状態を拡張する。 このように、dbnは不確実性情報を提供する曖昧なケースと、モードごとの不確実性が要求される曖昧なシーンの両方で動作する。 技術面では,連続したビンガム混合モデルをレグレッシブし,画像などの2次元データとポイントクラウドなどの3次元データの両方に適用する。 我々は,訓練中のモードや後方崩壊を回避し,数値安定性を向上させるための新しいトレーニング戦略を提案した。 i)画像からの6dカメラ再局在化,および(ii)3dポイントクラウドからのオブジェクトポーズ推定の2つの異なるアプリケーションに対して徹底的にテストを行い,その技術に対する適度な優位性を示した。 前者については、一意に識別できないビューに対応するイメージをキャプチャできない5つの屋内シーンからなる独自のデータセットを寄贈しました。 後者については、特にModelNetデータセットの対称オブジェクトの上位結果を得る。

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