論文の概要: OMAD: Object Model with Articulated Deformations for Pose Estimation and Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07334v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 12:45:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 16:02:31.854117
• Title: OMAD: Object Model with Articulated Deformations for Pose Estimation and Retrieval
• Title（参考訳）: OMAD:ポーズ推定と検索のためのArticulated deformationを用いたオブジェクトモデル
• Authors: Han Xue, Liu Liu, Wenqiang Xu, Haoyuan Fu, Cewu Lu
• Abstract要約: 本稿では,調音対象を明示的にモデル化するために,Articulated deformations (OMAD) を用いたオブジェクトモデルというカテゴリ固有表現を提案する。 対象の形状と結合状態の完全な表現により,カテゴリレベルのオブジェクトポーズ推定や明瞭なオブジェクト検索など,いくつかの課題に対処できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.813224754603866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Articulated objects are pervasive in daily life. However, due to the intrinsic high-DoF structure, the joint states of the articulated objects are hard to be estimated. To model articulated objects, two kinds of shape deformations namely the geometric and the pose deformation should be considered. In this work, we present a novel category-specific parametric representation called Object Model with Articulated Deformations (OMAD) to explicitly model the articulated objects. In OMAD, a category is associated with a linear shape function with shared shape basis and a non-linear joint function. Both functions can be learned from a large-scale object model dataset and fixed as category-specific priors. Then we propose an OMADNet to predict the shape parameters and the joint states from an object's single observation. With the full representation of the object shape and joint states, we can address several tasks including category-level object pose estimation and the articulated object retrieval. To evaluate these tasks, we create a synthetic dataset based on PartNet-Mobility. Extensive experiments show that our simple OMADNet can serve as a strong baseline for both tasks.
• Abstract（参考訳）: 人工物は日常生活で広く普及している。 しかし,本質的な高DoF構造のため,関節状物体の接合状態は推定が困難である。 調音物体のモデル化には,幾何学的変形とポーズ変形の2種類の形状変形を考慮すべきである。 そこで本研究では,調音対象を明示的にモデル化するための対象モデル (OMAD) と呼ばれる新しいカテゴリー別パラメトリック表現を提案する。 omadでは、カテゴリは共有形状基底と非線形関節関数を持つ線形形状関数に関連付けられる。 どちらの関数も大規模なオブジェクトモデルデータセットから学習でき、カテゴリ固有の先行として固定される。 そこで我々は,物体の単一観測から形状パラメータと接合状態を予測するためのOMADNetを提案する。 対象の形状と結合状態の完全な表現により,カテゴリレベルのオブジェクトポーズ推定や明瞭なオブジェクト検索など,いくつかの課題に対処できる。 これらのタスクを評価するために,partnet-mobilityに基づく合成データセットを作成する。 大規模な実験により、私たちの単純なOMADNetは両方のタスクの強力なベースラインとして機能することが示された。

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