論文の概要: Optimal Pose and Shape Estimation for Category-level 3D Object Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08383v4
• Date: Sun, 17 Sep 2023 02:31:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 02:30:58.509699
• Title: Optimal Pose and Shape Estimation for Category-level 3D Object Perception
• Title（参考訳）: カテゴリーレベル3次元物体知覚のための最適ポーズと形状推定
• Authors: Jingnan Shi, Heng Yang, Luca Carlone
• Abstract要約: カテゴリーレベルの知覚問題で、与えられたカテゴリのオブジェクトを撮影する3Dセンサーデータが与えられる。 ポーズと形状推定のための第1の最適CADソルバを提供する。 また, カテゴリレベルの知覚において, アウトレーヤを起点とするグラフ理論の定式化も行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.232254155643574
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a category-level perception problem, where one is given 3D sensor data picturing an object of a given category (e.g. a car), and has to reconstruct the pose and shape of the object despite intra-class variability (i.e. different car models have different shapes). We consider an active shape model, where -- for an object category -- we are given a library of potential CAD models describing objects in that category, and we adopt a standard formulation where pose and shape estimation are formulated as a non-convex optimization. Our first contribution is to provide the first certifiably optimal solver for pose and shape estimation. In particular, we show that rotation estimation can be decoupled from the estimation of the object translation and shape, and we demonstrate that (i) the optimal object rotation can be computed via a tight (small-size) semidefinite relaxation, and (ii) the translation and shape parameters can be computed in closed-form given the rotation. Our second contribution is to add an outlier rejection layer to our solver, hence making it robust to a large number of misdetections. Towards this goal, we wrap our optimal solver in a robust estimation scheme based on graduated non-convexity. To further enhance robustness to outliers, we also develop the first graph-theoretic formulation to prune outliers in category-level perception, which removes outliers via convex hull and maximum clique computations; the resulting approach is robust to 70%-90% outliers. Our third contribution is an extensive experimental evaluation. Besides providing an ablation study on a simulated dataset and on the PASCAL3D+ dataset, we combine our solver with a deep-learned keypoint detector, and show that the resulting approach improves over the state of the art in vehicle pose estimation in the ApolloScape datasets.
• Abstract（参考訳）: カテゴリーレベルの知覚問題を考えると、与えられたカテゴリーのオブジェクト(例えば車)を3dセンサーデータで認識し、クラス内変動にかかわらずオブジェクトのポーズと形状を再構築する必要がある(例えば、異なるカーモデルが異なる形状を持つ)。 対象のカテゴリに対して、そのカテゴリのオブジェクトを記述する潜在的なcadモデルのライブラリが与えられ、ポーズと形状推定を非凸最適化として定式化する標準的な定式化を採用するアクティブな形状モデルを考える。 第1の貢献は,ポーズと形状推定に最適な最初の解法を提供することである。 特に,回転推定は物体の翻訳と形状の推定から切り離せることを示すとともに,その効果を実証する。 (i)狭い(小さい)半定値緩和により最適な物体回転を計算でき、 (ii) 回転を考慮すれば, 変換パラメータと形状パラメータを閉形式で計算できる。 2つめのコントリビューションは、解法に外れた拒絶層を追加することで、多数の誤検出に対して堅牢にします。 この目的に向けて, 次数非凸性に基づくロバストな推定スキームで最適解法をラップする。 さらに,外乱に対する強靭性を高めるために,外乱の包絡と最大傾角計算による外乱の除去を行うカテゴリレベルの知覚において,最初のグラフ理論定式化を開発し,70%-90%の外乱に対して頑健である。 第3の貢献は、広範な実験的評価です。 シミュレーションデータセットとPASCAL3D+データセットのアブレーションスタディを提供するとともに、解法とディープラーニングキーポイント検出器を組み合わせることで、ApolloScapeデータセットにおける車両の姿勢推定における技術状況よりも、結果として得られるアプローチが改善されることを示す。

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