論文の概要: OSOP: A Multi-Stage One Shot Object Pose Estimation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15533v2
• Date: Wed, 30 Mar 2022 07:31:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-31 12:40:52.549972
• Title: OSOP: A Multi-Stage One Shot Object Pose Estimation Framework
• Title（参考訳）: osop: 多段階ワンショットオブジェクトポーズ推定フレームワーク
• Authors: Ivan Shugurov, Fu Li, Benjamin Busam, Slobodan Ilic
• Abstract要約: 対象物検出のための新しいワンショット手法と,対象物に対する訓練を必要としない6DoFポーズ推定を提案する。 テスト時には、ターゲット画像とテクスチャ化された3Dクエリモデルを入力する。 The method on LineMOD, Occlusion, Homebrewed, YCB-V and TLESS datasets。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.89334617258322
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel one-shot method for object detection and 6 DoF pose estimation, that does not require training on target objects. At test time, it takes as input a target image and a textured 3D query model. The core idea is to represent a 3D model with a number of 2D templates rendered from different viewpoints. This enables CNN-based direct dense feature extraction and matching. The object is first localized in 2D, then its approximate viewpoint is estimated, followed by dense 2D-3D correspondence prediction. The final pose is computed with PnP. We evaluate the method on LineMOD, Occlusion, Homebrewed, YCB-V and TLESS datasets and report very competitive performance in comparison to the state-of-the-art methods trained on synthetic data, even though our method is not trained on the object models used for testing.
• Abstract（参考訳）: 対象物検出のための新しいワンショット手法と,対象物に対する訓練を必要としない6DoFポーズ推定を提案する。 テスト時には、ターゲット画像とテクスチャ化された3Dクエリモデルを入力する。 中心となる考え方は、異なる視点からレンダリングされた多くの2Dテンプレートを持つ3Dモデルを表現することである。 これにより、CNNベースの直接濃密な特徴抽出とマッチングが可能になる。 物体はまず2Dで局所化され、その近似的な視点が推定され、次いで密度の高い2D-3D対応予測が行われる。 最後のポーズはPnPで計算される。 この手法はLineMOD, Occlusion, Homebrewed, YCB-V, TLESSのデータセットで評価し, テストに使用するオブジェクトモデルでは訓練されていないが, 合成データで訓練された最先端の手法と比較して非常に高い性能を示した。

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