論文の概要: A Visual Navigation Perspective for Category-Level Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13572v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 10:57:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-28 14:07:26.991871
• Title: A Visual Navigation Perspective for Category-Level Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: カテゴリーレベルオブジェクトポス推定のための視覚的ナビゲーション
• Authors: Jiaxin Guo, Fangxun Zhong, Rong Xiong, Yunhui Liu, Yue Wang, Yiyi Liao
• Abstract要約: 本稿では,単一の単眼画像に基づくカテゴリレベルのオブジェクトポーズ推定について検討する。 ポーズ認識生成モデルの最近の進歩は、分析バイシンセシスを用いてこの課題に対処する方法を舗装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.60364392204057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies category-level object pose estimation based on a single monocular image. Recent advances in pose-aware generative models have paved the way for addressing this challenging task using analysis-by-synthesis. The idea is to sequentially update a set of latent variables, e.g., pose, shape, and appearance, of the generative model until the generated image best agrees with the observation. However, convergence and efficiency are two challenges of this inference procedure. In this paper, we take a deeper look at the inference of analysis-by-synthesis from the perspective of visual navigation, and investigate what is a good navigation policy for this specific task. We evaluate three different strategies, including gradient descent, reinforcement learning and imitation learning, via thorough comparisons in terms of convergence, robustness and efficiency. Moreover, we show that a simple hybrid approach leads to an effective and efficient solution. We further compare these strategies to state-of-the-art methods, and demonstrate superior performance on synthetic and real-world datasets leveraging off-the-shelf pose-aware generative models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,単眼画像に基づくカテゴリーレベルの物体ポーズ推定について検討する。 ポーズ認識生成モデルの最近の進歩は、分析バイシンセシスを用いてこの課題に対処する方法を舗装している。 この考え方は、生成された画像が観察に最もよく一致するまで、生成モデルのポーズ、形状、外観などの潜伏変数の集合を逐次更新することである。 しかしながら、収束と効率性はこの推論手順の2つの課題である。 本稿では,視覚ナビゲーションの観点から解析・合成の推測をより深く見ていくとともに,このタスクに最適なナビゲーションポリシーは何であるかを検討する。 勾配降下,強化学習,模倣学習の3つの戦略を,収束性,堅牢性,効率性の観点から徹底した比較により評価した。 さらに,単純なハイブリッドアプローチが効率的かつ効率的なソリューションとなることを示す。 さらに,これらの戦略を最先端の手法と比較し,既成のポーズ認識生成モデルを活用した合成および実世界のデータセットにおいて優れた性能を示す。

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