Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fully Convolutional Geometric Features for Category-level Object Alignment

論文の概要: Fully Convolutional Geometric Features for Category-level Object Alignment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04494v1
Date: Mon, 8 Mar 2021 00:31:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-09 15:19:52.065509
Title: Fully Convolutional Geometric Features for Category-level Object Alignment
Title（参考訳）: カテゴリーレベルオブジェクトアライメントのための完全畳み込み幾何学的特徴
Authors: Qiaojun Feng, Nikolay Atanasov
Abstract要約: 本稿では,同じカテゴリの異なるオブジェクトインスタンスのポーズ登録に焦点を当てる。提案手法は,同じカテゴリのインスタンスを正規化された標準座標フレームに変換し,計量学習を用いて完全な畳み込み幾何学的特徴を訓練する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.741811850885309
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper focuses on pose registration of different object instances from the same category. This is required in online object mapping because object instances detected at test time usually differ from the training instances. Our approach transforms instances of the same category to a normalized canonical coordinate frame and uses metric learning to train fully convolutional geometric features. The resulting model is able to generate pairs of matching points between the instances, allowing category-level registration. Evaluation on both synthetic and real-world data shows that our method provides robust features, leading to accurate alignment of instances with different shapes.
Abstract（参考訳）: 本稿では,同じカテゴリの異なるオブジェクトインスタンスのポーズ登録に焦点を当てる。テスト時に検出されるオブジェクトインスタンスは通常、トレーニングインスタンスとは異なるため、これはオンラインオブジェクトマッピングで必要となる。提案手法は,同じカテゴリのインスタンスを正規化された標準座標フレームに変換し,計量学習を用いて完全な畳み込み幾何学的特徴を訓練する。結果として得られたモデルは、インスタンス間のマッチングポイントのペアを生成することができ、カテゴリレベルの登録が可能になる。合成データと実世界の両方のデータから,本手法が頑健な特徴を提供し,異なる形状のインスタンスの正確なアライメントを実現することを示す。

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