Fugu-MT 論文翻訳(概要): CloudAAE: Learning 6D Object Pose Regression with On-line Data Synthesis on Point Clouds

論文の概要: CloudAAE: Learning 6D Object Pose Regression with On-line Data Synthesis on Point Clouds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01977v1
Date: Tue, 2 Mar 2021 19:00:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-07 01:47:01.100642
Title: CloudAAE: Learning 6D Object Pose Regression with On-line Data Synthesis on Point Clouds
Title（参考訳）: CloudAAE: ポイントクラウド上のオンラインデータ合成による6Dオブジェクトポインター回帰学習
Authors: Ge Gao, Mikko Lauri, Xiaolin Hu, Jianwei Zhang and Simone Frintrop
Abstract要約: 点群に代表される深度情報から6Dオブジェクトのポーズを復元するシステムを提案する。本稿では,linemod,linemodoclocion,ycbビデオデータセットにおけるシステムの有効性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.485534055505678
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: It is often desired to train 6D pose estimation systems on synthetic data because manual annotation is expensive. However, due to the large domain gap between the synthetic and real images, synthesizing color images is expensive. In contrast, this domain gap is considerably smaller and easier to fill for depth information. In this work, we present a system that regresses 6D object pose from depth information represented by point clouds, and a lightweight data synthesis pipeline that creates synthetic point cloud segments for training. We use an augmented autoencoder (AAE) for learning a latent code that encodes 6D object pose information for pose regression. The data synthesis pipeline only requires texture-less 3D object models and desired viewpoints, and it is cheap in terms of both time and hardware storage. Our data synthesis process is up to three orders of magnitude faster than commonly applied approaches that render RGB image data. We show the effectiveness of our system on the LineMOD, LineMOD Occlusion, and YCB Video datasets. The implementation of our system is available at: https://github.com/GeeeG/CloudAAE.
Abstract（参考訳）: 手動アノテーションが高価であるため,合成データ上での6次元ポーズ推定システムの訓練が望まれる。しかし、合成画像と実画像の間の領域ギャップが大きいため、カラー画像の合成は高価である。対照的に、この領域のギャップはかなり小さく、深度情報を埋めるのが簡単です。本研究では,ポイントクラウドに代表される深度情報から6Dオブジェクトのポーズを復元するシステムと,トレーニング用の合成ポイントクラウドセグメントを生成する軽量データ合成パイプラインを提案する。我々は6Dオブジェクトのポーズ情報を符号化する潜在コード学習に、拡張オートエンコーダ(AAE)を用いる。データ合成パイプラインはテクスチャレスの3Dオブジェクトモデルと望ましい視点のみを必要とし、時間とハードウェアの両方のストレージの点で安価です。我々のデータ合成プロセスは、RGB画像データをレンダリングする一般的なアプローチよりも最大3桁高速である。本稿では,linemod,linemodoclocion,ycbビデオデータセットにおけるシステムの有効性を示す。私たちのシステムの実装は、https://github.com/GeeeG/CloudAAE.comで利用可能です。

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