論文の概要: Fusing Local Similarities for Retrieval-based 3D Orientation Estimation
of Unseen Objects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08472v1
- Date: Wed, 16 Mar 2022 08:53:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-18 00:36:57.856581
- Title: Fusing Local Similarities for Retrieval-based 3D Orientation Estimation
of Unseen Objects
- Title（参考訳）: 検索に基づく未知物体の3次元位置推定のための局所的類似性
- Authors: Chen Zhao, Yinlin Hu, Mathieu Salzmann
- Abstract要約: 我々は,モノクロ画像から未確認物体の3次元配向を推定する作業に取り組む。
我々は検索ベースの戦略に従い、ネットワークがオブジェクト固有の特徴を学習するのを防ぐ。
また,LineMOD,LineMOD-Occluded,T-LESSのデータセットを用いた実験により,本手法が従来の手法よりもはるかに優れた一般化をもたらすことが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.49392581592089
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we tackle the task of estimating the 3D orientation of
previously-unseen objects from monocular images. This task contrasts with the
one considered by most existing deep learning methods which typically assume
that the testing objects have been observed during training. To handle the
unseen objects, we follow a retrieval-based strategy and prevent the network
from learning object-specific features by computing multi-scale local
similarities between the query image and synthetically-generated reference
images. We then introduce an adaptive fusion module that robustly aggregates
the local similarities into a global similarity score of pairwise images.
Furthermore, we speed up the retrieval process by developing a fast
clustering-based retrieval strategy. Our experiments on the LineMOD,
LineMOD-Occluded, and T-LESS datasets show that our method yields a
significantly better generalization to unseen objects than previous works.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,モノクロ画像から未確認物体の3次元配向を推定する作業に取り組む。
このタスクは、一般的にテスト対象がトレーニング中に観測されたと仮定する、既存のほとんどのディープラーニング手法で検討されているものとは対照的である。
未発見のオブジェクトを扱うために,検索ベースの戦略に従い,クエリ画像と合成した参照画像との複数スケールの局所的類似性を計算することにより,ネットワークがオブジェクト固有の特徴を学習することを防止する。
次に、局所的な類似性をペア画像のグローバルな類似度スコアに頑健に集約する適応融合モジュールを導入する。
さらに,高速なクラスタリングに基づく検索戦略を開発し,検索プロセスを高速化する。
また,LineMOD,LineMOD-Occluded,T-LESSのデータセットを用いた実験により,本手法が従来の手法よりもはるかに優れた一般化をもたらすことが示された。
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