論文の概要: Data-driven 6D Pose Tracking by Calibrating Image Residuals in Synthetic Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14391v1
• Date: Sat, 29 May 2021 23:56:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-03 13:32:01.325606
• Title: Data-driven 6D Pose Tracking by Calibrating Image Residuals in Synthetic Domains
• Title（参考訳）: 合成領域における画像残差の校正によるデータ駆動型6次元ポーズ追跡
• Authors: Bowen Wen, Chaitanya Mitash and Kostas Bekris
• Abstract要約: この研究は、長期6Dポーズトラッキングのためのデータ駆動最適化アプローチであるSe(3)-TrackNetを提示する。 本研究の目的は、現在のRGB-D観測と、前回の推定値と対象物のモデルに基づいて条件付けされた合成画像から、最適な相対的なポーズを特定することである。 ニューラルネットワークアーキテクチャは、ドメインシフトを減らすために機能のエンコーディングを適切に切り離し、Lie Algebraによる効果的な3D配向表現を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.187780920448869
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tracking the 6D pose of objects in video sequences is important for robot manipulation. This work presents se(3)-TrackNet, a data-driven optimization approach for long term, 6D pose tracking. It aims to identify the optimal relative pose given the current RGB-D observation and a synthetic image conditioned on the previous best estimate and the object's model. The key contribution in this context is a novel neural network architecture, which appropriately disentangles the feature encoding to help reduce domain shift, and an effective 3D orientation representation via Lie Algebra. Consequently, even when the network is trained solely with synthetic data can work effectively over real images. Comprehensive experiments over multiple benchmarks show se(3)-TrackNet achieves consistently robust estimates and outperforms alternatives, even though they have been trained with real images. The approach runs in real time at 90.9Hz. Code, data and supplementary video for this project are available at https://github.com/wenbowen123/iros20-6d-pose-tracking
• Abstract（参考訳）: ビデオシーケンス中の物体の6Dポーズを追跡することはロボット操作にとって重要である。 この研究は、長期6Dポーズトラッキングのためのデータ駆動最適化アプローチであるSe(3)-TrackNetを提示する。 本研究の目的は、現在のRGB-D観測と、前回の推定値と対象物のモデルに基づく合成画像から、最適相対ポーズを特定することである。 このコンテキストにおける重要な貢献は、ドメインシフトを減らすために機能エンコーディングを適切に切り離す新しいニューラルネットワークアーキテクチャと、Lie Algebraによる効果的な3D配向表現である。 そのため、合成データのみを用いてネットワークを訓練しても、実際の画像上で効果的に機能する。 複数のベンチマークに対する総合的な実験では、Se(3)-TrackNetは、実際のイメージでトレーニングされているにもかかわらず、一貫して堅牢な見積もりを達成し、代替案を上回っている。 このアプローチは90.9Hzでリアルタイムに実行される。 このプロジェクトのコード、データ、補足ビデオはhttps://github.com/wenbowen123/iros20-6d-pose-trackingで入手できる。

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