論文の概要: 6D Object Pose Estimation using Keypoints and Part Affinity Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02057v1
• Date: Mon, 5 Jul 2021 14:41:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-06 14:48:46.031184
• Title: 6D Object Pose Estimation using Keypoints and Part Affinity Fields
• Title（参考訳）: キーポイントと部分親和性場を用いた6次元物体ポーズ推定
• Authors: Moritz Zappel, Simon Bultmann and Sven Behnke
• Abstract要約: RGB画像からの6Dオブジェクトのポーズ推定のタスクは、自律型サービスロボットが現実世界と対話できるための重要な要件である。 既知物体の6自由度変換と配向を推定するための2段階パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.126513851779936
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of 6D object pose estimation from RGB images is an important requirement for autonomous service robots to be able to interact with the real world. In this work, we present a two-step pipeline for estimating the 6 DoF translation and orientation of known objects. Keypoints and Part Affinity Fields (PAFs) are predicted from the input image adopting the OpenPose CNN architecture from human pose estimation. Object poses are then calculated from 2D-3D correspondences between detected and model keypoints via the PnP-RANSAC algorithm. The proposed approach is evaluated on the YCB-Video dataset and achieves accuracy on par with recent methods from the literature. Using PAFs to assemble detected keypoints into object instances proves advantageous over only using heatmaps. Models trained to predict keypoints of a single object class perform significantly better than models trained for several classes.
• Abstract（参考訳）: RGB画像からの6Dオブジェクトのポーズ推定のタスクは、自律型サービスロボットが現実世界と対話できるための重要な要件である。 本稿では,既知のオブジェクトの6つのdof変換と方向推定のための2段階パイプラインを提案する。 人間のポーズ推定からOpenPose CNNアーキテクチャを採用した入力画像から、キーポイントとパートアフィニティフィールド(PAF)を予測する。 オブジェクトポーズは、PnP-RANSACアルゴリズムを介して検出されたキーポイントとモデルキーポイントの間の2D-3D対応から計算される。 提案手法は,YCB-Videoデータセットを用いて評価し,文献からの最近の手法と同等の精度を実現する。 pafsを使って検出されたキーポイントをオブジェクトインスタンスにアセンブルすることは、ヒートマップのみを使うよりも有利である。 単一のオブジェクトクラスのキーポイントを予測するようにトレーニングされたモデルは、複数のクラスでトレーニングされたモデルよりもはるかにパフォーマンスが良い。

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