論文の概要: VIPose: Real-time Visual-Inertial 6D Object Pose Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12617v1
• Date: Tue, 27 Jul 2021 06:10:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-29 00:23:49.210547
• Title: VIPose: Real-time Visual-Inertial 6D Object Pose Tracking
• Title（参考訳）: VIPose:リアルタイムビジュアル慣性6Dオブジェクト追跡
• Authors: Rundong Ge, Giuseppe Loianno
• Abstract要約: 本稿では,オブジェクトのポーズ追跡問題にリアルタイムに対処するために,VIPoseと呼ばれる新しいディープニューラルネットワーク(DNN)を提案する。 重要な貢献は、オブジェクトの相対的な6Dポーズを予測するために視覚的および慣性的特徴を融合する新しいDNNアーキテクチャの設計である。 このアプローチでは、最先端技術に匹敵する精度性能を示すが、リアルタイムであることにはさらなるメリットがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.44942675405441
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating the 6D pose of objects is beneficial for robotics tasks such as transportation, autonomous navigation, manipulation as well as in scenarios beyond robotics like virtual and augmented reality. With respect to single image pose estimation, pose tracking takes into account the temporal information across multiple frames to overcome possible detection inconsistencies and to improve the pose estimation efficiency. In this work, we introduce a novel Deep Neural Network (DNN) called VIPose, that combines inertial and camera data to address the object pose tracking problem in real-time. The key contribution is the design of a novel DNN architecture which fuses visual and inertial features to predict the objects' relative 6D pose between consecutive image frames. The overall 6D pose is then estimated by consecutively combining relative poses. Our approach shows remarkable pose estimation results for heavily occluded objects that are well known to be very challenging to handle by existing state-of-the-art solutions. The effectiveness of the proposed approach is validated on a new dataset called VIYCB with RGB image, IMU data, and accurate 6D pose annotations created by employing an automated labeling technique. The approach presents accuracy performances comparable to state-of-the-art techniques, but with additional benefit to be real-time.
• Abstract（参考訳）: 物体の6d姿勢の推定は、移動、自律ナビゲーション、操作などのロボティクスタスクや、バーチャルや拡張現実のようなロボティクス以外のシナリオに有用である。 単一画像ポーズ推定に関して、ポーズ追跡は複数のフレームにまたがる時間情報を考慮して、検出の不整合を克服し、ポーズ推定効率を向上させる。 本研究では、慣性とカメラデータを組み合わせた新しいディープニューラルネットワークVIPoseを導入し、オブジェクトのポーズ追跡問題にリアルタイムで対処する。 重要な貢献は、連続した画像フレーム間のオブジェクトの相対的な6Dポーズを予測するために、視覚的特徴と慣性的特徴を融合する新しいDNNアーキテクチャの設計である。 全体の6dポーズは、相対的なポーズを連続して組み合わせて見積もる。 提案手法は,既存の最先端のソリューションでは処理が困難であることがよく知られている,難易度の高いオブジェクトに対する顕著なポーズ推定結果を示す。 提案手法の有効性は、RGB画像、IMUデータ、自動ラベリング技術を用いて作成した正確な6Dポーズアノテーションを備えたVIYCBと呼ばれる新しいデータセットで検証される。 このアプローチは最先端技術に匹敵する精度性能を示すが、リアルタイムであることにはさらにメリットがある。

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