論文の概要: Learning Stereopsis from Geometric Synthesis for 6D Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12266v1
• Date: Sat, 25 Sep 2021 02:55:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-28 15:49:43.073745
• Title: Learning Stereopsis from Geometric Synthesis for 6D Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: 幾何学的合成から学ぶ6次元オブジェクトポス推定
• Authors: Jun Wu, Lilu Liu, Yue Wang and Rong Xiong
• Abstract要約: 現在のモノクラーベース6Dオブジェクトポーズ推定法は、一般的にRGBDベースの手法よりも競争力の低い結果が得られる。 本稿では,短いベースライン2ビュー設定による3次元幾何体積に基づくポーズ推定手法を提案する。 実験により,本手法は最先端の単分子法よりも優れ,異なる物体やシーンにおいて堅牢であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.999630902627864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current monocular-based 6D object pose estimation methods generally achieve less competitive results than RGBD-based methods, mostly due to the lack of 3D information. To make up this gap, this paper proposes a 3D geometric volume based pose estimation method with a short baseline two-view setting. By constructing a geometric volume in the 3D space, we combine the features from two adjacent images to the same 3D space. Then a network is trained to learn the distribution of the position of object keypoints in the volume, and a robust soft RANSAC solver is deployed to solve the pose in closed form. To balance accuracy and cost, we propose a coarse-to-fine framework to improve the performance in an iterative way. The experiments show that our method outperforms state-of-the-art monocular-based methods, and is robust in different objects and scenes, especially in serious occlusion situations.
• Abstract（参考訳）: 現在のモノクラーベース6Dオブジェクトポーズ推定法は、通常、RGBDベースの手法よりも競争力の低い結果が得られる。 そこで本稿では,このギャップを埋めるために,短いベースライン2視点設定による3次元幾何ボリュームに基づくポーズ推定手法を提案する。 3次元空間に幾何学的ボリュームを構築することにより、隣接する2つの画像から同じ3次元空間に特徴を結合する。 次に、ネットワークを訓練して、ボリューム内のオブジェクトキーポイントの位置の分布を学習し、堅牢なソフトRANSACソルバを配置して、ポーズをクローズドな形で解決する。 精度とコストのバランスをとるため,反復的に性能を向上する粗大なフレームワークを提案する。 実験の結果,本手法は最先端のモノクロ法よりも優れており,特に重篤な閉塞状況において,異なる物体や場面で堅牢であることがわかった。

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