論文の概要: FS-Net: Fast Shape-based Network for Category-Level 6D Object Pose Estimation with Decoupled Rotation Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07054v1
• Date: Fri, 12 Mar 2021 03:07:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-15 13:23:43.620450
• Title: FS-Net: Fast Shape-based Network for Category-Level 6D Object Pose Estimation with Decoupled Rotation Mechanism
• Title（参考訳）: FS-Net - Decoupled Rotation Mechanismを用いたカテゴリレベル6Dオブジェクトポース推定のための高速シェイプベースネットワーク
• Authors: Wei Chen, Xi Jia, Hyung Jin Chang, Jinming Duan, Linlin Shen, Ales Leonardis
• Abstract要約: 6次元ポーズ推定のための効率的なカテゴリレベルの特徴抽出が可能な高速形状ベースネットワーク(FS-Net)を提案する。 提案手法は,カテゴリレベルおよびインスタンスレベルの6Dオブジェクトのポーズ推定における最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.89268018642999
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we focus on category-level 6D pose and size estimation from monocular RGB-D image. Previous methods suffer from inefficient category-level pose feature extraction which leads to low accuracy and inference speed. To tackle this problem, we propose a fast shape-based network (FS-Net) with efficient category-level feature extraction for 6D pose estimation. First, we design an orientation aware autoencoder with 3D graph convolution for latent feature extraction. The learned latent feature is insensitive to point shift and object size thanks to the shift and scale-invariance properties of the 3D graph convolution. Then, to efficiently decode category-level rotation information from the latent feature, we propose a novel decoupled rotation mechanism that employs two decoders to complementarily access the rotation information. Meanwhile, we estimate translation and size by two residuals, which are the difference between the mean of object points and ground truth translation, and the difference between the mean size of the category and ground truth size, respectively. Finally, to increase the generalization ability of FS-Net, we propose an online box-cage based 3D deformation mechanism to augment the training data. Extensive experiments on two benchmark datasets show that the proposed method achieves state-of-the-art performance in both category- and instance-level 6D object pose estimation. Especially in category-level pose estimation, without extra synthetic data, our method outperforms existing methods by 6.3% on the NOCS-REAL dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モノクロRGB-D画像からカテゴリレベルの6Dポーズとサイズ推定に焦点をあてる。 従来の手法は非効率なカテゴリレベルのポーズ特徴抽出に苦しむため、精度と推論速度が低下する。 そこで本研究では,6次元ポーズ推定のためのカテゴリレベルの特徴抽出を効率的に行う高速形状ネットワーク(FS-Net)を提案する。 まず, 3次元グラフ畳み込みを用いた指向性を考慮したオートエンコーダの設計を行った。 学習された潜在機能は、3Dグラフ畳み込みのシフトとスケール不変性のおかげで、点シフトやオブジェクトサイズに敏感である。 次に,潜在特徴からカテゴリレベルの回転情報を効率的にデコードするために,2つのデコーダを用いた新しいデカップリング回転機構を提案する。 一方,対象点の平均と接地真理変換の差である2つの残差による翻訳とサイズを推定し,各カテゴリーの平均サイズと接地真理変換の差を推定する。 最後に、FS-Netの一般化能力を高めるために、トレーニングデータを拡張するためのオンラインボックスケージベースの3次元変形機構を提案する。 2つのベンチマークデータセットの大規模な実験により、提案手法はカテゴリレベルとインスタンスレベルの6Dオブジェクトのポーズ推定の両方において最先端の性能を達成することが示された。 特にカテゴリレベルのポーズ推定では、余分な合成データなしで、この手法はNOCS-REALデータセット上の既存のメソッドを6.3%上回る。

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