論文の概要: Iterative Optimisation with an Innovation CNN for Pose Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08895v1
• Date: Fri, 22 Jan 2021 00:12:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-20 17:26:03.377346
• Title: Iterative Optimisation with an Innovation CNN for Pose Refinement
• Title（参考訳）: ポースリファインメントのための革新CNNによる反復最適化
• Authors: Gerard Kennedy, Zheyu Zhuang, Xin Yu, Robert Mahony
• Abstract要約: 本研究では,オブジェクトのポーズ推定を改良する手法として,Innovation CNNを提案する。 Innovation CNNを勾配降下フレームワークに反復的に適用することにより、初期ポーズ推定を段階的に改善する。 提案手法は,人気のLINEMODおよびOcclusion LINEMODデータセット上で評価し,両データセットの最先端性能を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.752556490937092
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object pose estimation from a single RGB image is a challenging problem due to variable lighting conditions and viewpoint changes. The most accurate pose estimation networks implement pose refinement via reprojection of a known, textured 3D model, however, such methods cannot be applied without high quality 3D models of the observed objects. In this work we propose an approach, namely an Innovation CNN, to object pose estimation refinement that overcomes the requirement for reprojecting a textured 3D model. Our approach improves initial pose estimation progressively by applying the Innovation CNN iteratively in a stochastic gradient descent (SGD) framework. We evaluate our method on the popular LINEMOD and Occlusion LINEMOD datasets and obtain state-of-the-art performance on both datasets.
• Abstract（参考訳）: 単一のRGB画像からのオブジェクトポーズ推定は、可変照明条件と視点変化のために難しい問題である。 最も正確なポーズ推定ネットワークは、既知のテクスチャ化された3Dモデルの再投影によるポーズ改善を実装しているが、観察対象の高品質な3Dモデルなしでは適用できない。 本研究では,テクスチャ化された3Dモデルの再計画の要件を克服するオブジェクトポーズ推定の改良手法であるInnovation CNNを提案する。 提案手法は,確率勾配降下(SGD)フレームワークにおいて,Innovation CNNを反復的に適用することにより,初期ポーズ推定を段階的に改善する。 本手法は,人気のLINEMODおよびOcclusion LINEMODデータセット上で評価し,両データセットの最先端性能を得る。

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