論文の概要: Robust and Accurate Superquadric Recovery: a Probabilistic Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.14517v1
- Date: Mon, 29 Nov 2021 13:17:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-30 17:40:11.480045
- Title: Robust and Accurate Superquadric Recovery: a Probabilistic Approach
- Title(参考訳): ロバストで正確なスーパークワッドリック回復:確率論的アプローチ
- Authors: Weixiao Liu, Yuwei Wu, Sipu Ruan, Gregory S. Chirikjian
- Abstract要約: 点雲から超四分儀を回収する最初の確率的手法を提案する。
提案手法は, 合成データセットと実世界のデータセットの精度, 効率, 堅牢性の観点から, 最先端の手法より優れている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 30.85544663445035
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Interpreting objects with basic geometric primitives has long been studied in
computer vision. Among geometric primitives, superquadrics are well known for
their simple implicit expressions and capability of representing a wide range
of shapes with few parameters. However, as the first and foremost step,
recovering superquadrics accurately and robustly from 3D data still remains
challenging. The existing methods are subject to local optima and are sensitive
to noise and outliers in real-world scenarios, resulting in frequent failure in
capturing geometric shapes. In this paper, we propose the first probabilistic
method to recover superquadrics from point clouds. Our method builds a
Gaussian-uniform mixture model (GUM) on the parametric surface of a
superquadric, which explicitly models the generation of outliers and noise. The
superquadric recovery is formulated as a Maximum Likelihood Estimation (MLE)
problem. We propose an algorithm, Expectation, Maximization, and Switching
(EMS), to solve this problem, where: (1) outliers are predicted from the
posterior perspective; (2) the superquadric parameter is optimized by the
trust-region reflective algorithm; and (3) local optima are avoided by globally
searching and switching among parameters encoding similar superquadrics. We
show that our method can be extended to the multi-superquadrics recovery for
complex objects. The proposed method outperforms the state-of-the-art in terms
of accuracy, efficiency, and robustness on both synthetic and real-world
datasets. Codes will be released.
- Abstract(参考訳): 基本的な幾何学的プリミティブによるオブジェクトの解釈は、コンピュータビジョンにおいて長年研究されてきた。
幾何学的プリミティブの中で、スーパークワッドリックは単純な暗黙の表現と、パラメータの少ない幅広い形状を表現する能力でよく知られている。
しかし,第1段階および第1段階として,3dデータから高精度かつロバストにスーパークアドリクスを復元することは依然として困難である。
既存の手法は局所最適であり、実世界のシナリオではノイズや外れ値に敏感であり、幾何学的な形状を捉えるのに頻繁に失敗する。
本稿では,点雲から超量子を回収する最初の確率的手法を提案する。
提案手法は,超立方体のパラメトリック表面上にガウス・ユニフォーム混合モデル(GUM)を構築し,外周および騒音の発生を明示的にモデル化する。
スーパークアッドリックリカバリは、MLE(Maximum Likelihood Estimation)問題として定式化される。
提案手法は,(1)外れ値が後方から予測されるアルゴリズム,(2)超二次パラメータが信頼領域反射アルゴリズムによって最適化されるアルゴリズム,(3)局所最適化は,類似の超二次パラメータをコードするパラメータをグローバルに探索し,切り換えることによって回避される。
本手法は,複合オブジェクトのマルチスーパークアドリカバリに拡張可能であることを示す。
提案手法は, 合成データと実世界のデータセットの両方において, 精度, 効率, 頑健性の観点から, 最先端技術に勝る。
コードはリリースされる。
関連論文リスト
- Accelerated zero-order SGD under high-order smoothness and overparameterized regime [79.85163929026146]
凸最適化問題を解くための新しい勾配のないアルゴリズムを提案する。
このような問題は医学、物理学、機械学習で発生する。
両種類の雑音下で提案アルゴリズムの収束保証を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-21T10:26:17Z) - R-CoT: Reverse Chain-of-Thought Problem Generation for Geometric Reasoning in Large Multimodal Models [86.06825304372613]
本稿では,R-CoT(Reverse Chain-of-Thought)幾何問題生成パイプラインを提案する。
まず、GeoChainを導入し、高忠実度幾何画像とそれに対応する記述を生成する。
次に、記述に基づいてステップバイステップの推論を行うReverse A&Q手法を設計し、推論結果から逆の質問を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-23T13:58:39Z) - GPS-Gaussian: Generalizable Pixel-wise 3D Gaussian Splatting for Real-time Human Novel View Synthesis [70.24111297192057]
我々は、文字の新たなビューをリアルタイムに合成するための新しいアプローチ、GPS-Gaussianを提案する。
提案手法は,スパースビューカメラ設定下での2K解像度のレンダリングを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T18:59:55Z) - Decentralized Riemannian natural gradient methods with Kronecker-product
approximations [11.263837420265594]
本稿では,分散化多様体最適化問題の解法として,効率的な分散化自然勾配降下法(DRNGD)を提案する。
クロネッカー因子を介して通信を行うことにより、RFIMの高品質な近似を低コストで得ることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-16T19:36:31Z) - Semi-Random Sparse Recovery in Nearly-Linear Time [37.61139884826181]
生成モデル変更に対する高速スパース回収アルゴリズムの脆性について検討する。
提案手法は,半ランダム生成モデルに基づく証明可能な保証付き高速反復法とは異なる。
半ランダムモデルに対して確実に堅牢なスパースリカバリの幾何学に適合した新しい反復法を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-08T10:56:46Z) - Robust Extrinsic Symmetry Estimation in 3D Point Clouds [4.416484585765027]
3次元点雲で表される物体の反射対称性面を検出することは、3次元コンピュータビジョンと幾何学処理の基本的な問題である。
本稿では,外乱や欠落部分に対して頑健な反射対称性の平面に対する統計的推定器に基づくアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-21T03:09:51Z) - Slowly Varying Regression under Sparsity [5.22980614912553]
本稿では, 緩やかな過度回帰の枠組みを提示し, 回帰モデルが緩やかかつスパースな変動を示すようにした。
本稿では,バイナリ凸アルゴリズムとして再構成する手法を提案する。
結果として得られたモデルは、様々なデータセット間で競合する定式化よりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-22T04:51:44Z) - Canny-VO: Visual Odometry with RGB-D Cameras based on Geometric 3D-2D
Edge Alignment [85.32080531133799]
本稿では,自由形式の曲線登録に関する古典的な問題をレビューし,効率的なrgbdビジュアルオドメトリシステムcanny-voに適用する。
エッジ登録でよく用いられる距離変換の代替として、近似近接近傍場と配向近接近傍場という2つの方法が提案されている。
3D2Dエッジアライメントは、効率性と精度の両方の観点から、これらの代替製剤の恩恵を受けます。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-15T11:42:17Z) - Mixed-Projection Conic Optimization: A New Paradigm for Modeling Rank
Constraints [3.179831861897336]
低ランク最適化問題を証明可能な最適性に解決するためのフレームワークを提供する。
我々のフレームワークは、ラウンドリングや局所探索技術を通じて、ほぼ最適のソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-22T08:59:06Z) - Dense Non-Rigid Structure from Motion: A Manifold Viewpoint [162.88686222340962]
Non-Rigid Structure-from-Motion (NRSfM) 問題は、複数のフレームにまたがる2次元特徴対応から変形物体の3次元形状を復元することを目的としている。
提案手法は,ノイズに対する精度,スケーラビリティ,堅牢性を大幅に向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T09:15:54Z) - Robust 6D Object Pose Estimation by Learning RGB-D Features [59.580366107770764]
本稿では、この局所最適問題を解くために、回転回帰のための離散連続的な新しい定式化を提案する。
我々はSO(3)の回転アンカーを均一にサンプリングし、各アンカーから目標への制約付き偏差を予測し、最適な予測を選択するための不確実性スコアを出力する。
LINEMOD と YCB-Video の2つのベンチマーク実験により,提案手法が最先端の手法より優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-29T06:24:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。