論文の概要: ODAM: Object Detection, Association, and Mapping using Posed RGB Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.10165v1
• Date: Mon, 23 Aug 2021 13:28:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-24 15:40:40.989418
• Title: ODAM: Object Detection, Association, and Mapping using Posed RGB Video
• Title（参考訳）: ODAM: Posed RGB Video を用いたオブジェクト検出・アソシエーション・マッピング
• Authors: Kejie Li, Daniel DeTone, Steven Chen, Minh Vo, Ian Reid, Hamid Rezatofighi, Chris Sweeney, Julian Straub, Richard Newcombe
• Abstract要約: ポーズ付きRGBビデオを用いた3次元物体検出・アソシエーション・マッピングシステムであるODAMについて述べる。 提案システムは,ディープラーニングのフロントエンドを用いて,与えられたRGBフレームから3Dオブジェクトを検出し,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてグローバルなオブジェクトベースマップに関連付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.16010611723447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Localizing objects and estimating their extent in 3D is an important step towards high-level 3D scene understanding, which has many applications in Augmented Reality and Robotics. We present ODAM, a system for 3D Object Detection, Association, and Mapping using posed RGB videos. The proposed system relies on a deep learning front-end to detect 3D objects from a given RGB frame and associate them to a global object-based map using a graph neural network (GNN). Based on these frame-to-model associations, our back-end optimizes object bounding volumes, represented as super-quadrics, under multi-view geometry constraints and the object scale prior. We validate the proposed system on ScanNet where we show a significant improvement over existing RGB-only methods.
• Abstract（参考訳）: 物体を3Dで局所化し、その範囲を推定することは、拡張現実とロボティクスに多くの応用がある高レベルの3Dシーン理解への重要なステップである。 ポーズ付きRGBビデオを用いた3次元物体検出・アソシエーション・マッピングシステムであるODAMについて述べる。 提案システムはディープラーニングのフロントエンドを用いて、与えられたRGBフレームから3Dオブジェクトを検出し、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いてそれらをグローバルなオブジェクトベースマップに関連付ける。 これらのフレームからモデルへの関係に基づいて、バックエンドは、マルチビューの幾何学的制約とオブジェクトスケールの前に、スーパークアドリックとして表現されるオブジェクトバウンディングボリュームを最適化します。 提案手法をScanNet上で検証し,既存のRGB法よりも大幅に改善したことを示す。

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