論文の概要: Category-Level 6D Object Pose Estimation in the Wild: A Semi-Supervised Learning Approach and A New Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.15436v1
• Date: Thu, 30 Jun 2022 17:30:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-01 15:18:38.020076
• Title: Category-Level 6D Object Pose Estimation in the Wild: A Semi-Supervised Learning Approach and A New Dataset
• Title（参考訳）: 野生におけるカテゴリーレベル6dオブジェクトポーズ推定--半教師付き学習アプローチと新しいデータセット
• Authors: Yang Fu and Xiaolong Wang
• Abstract要約: カテゴリーレベルの6次元オブジェクトのポーズ推定を半教師付き学習で一般化する。 提案手法は, 合成データと自由接地構造を用いて協調的に学習するRendering for Pose Estimation Network RePoNetという新しいモデルを提案する。 提案手法は,前回のデータセットとWild6Dテストセット(評価用手動アノテーション付き)の最先端の手法を大きなマージンで上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.40437099476348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 6D object pose estimation is one of the fundamental problems in computer vision and robotics research. While a lot of recent efforts have been made on generalizing pose estimation to novel object instances within the same category, namely category-level 6D pose estimation, it is still restricted in constrained environments given the limited number of annotated data. In this paper, we collect Wild6D, a new unlabeled RGBD object video dataset with diverse instances and backgrounds. We utilize this data to generalize category-level 6D object pose estimation in the wild with semi-supervised learning. We propose a new model, called Rendering for Pose estimation network RePoNet, that is jointly trained using the free ground-truths with the synthetic data, and a silhouette matching objective function on the real-world data. Without using any 3D annotations on real data, our method outperforms state-of-the-art methods on the previous dataset and our Wild6D test set (with manual annotations for evaluation) by a large margin. Project page with Wild6D data: https://oasisyang.github.io/semi-pose .
• Abstract（参考訳）: 6dオブジェクトポーズ推定は、コンピュータビジョンとロボティクス研究における根本的な問題の1つである。 同じカテゴリ内の新しいオブジェクトインスタンス,すなわちカテゴリレベル6Dのポーズ推定に対するポーズ推定の一般化に向けた最近の取り組みが数多く行われているが,アノテートされたデータ数が限られているため,制約のある環境では制限されている。 本稿では,多種多様なインスタンスとバックグラウンドを持つ新しいラベルなしrgbdオブジェクトビデオデータセットであるwild6dを収集する。 本研究では,このデータを用いて,半教師付き学習によるカテゴリーレベルの6次元物体ポーズ推定を一般化する。 本研究では,合成データと自由接地グラフを用いて,ポーズ推定ネットワークの再現のためのレンダリングと呼ばれる新しいモデルを提案し,実世界データに対するシルエットマッチング目的関数を提案する。 実際のデータに3Dアノテーションを使わずに、我々のメソッドは、以前のデータセットとWild6Dテストセット(評価のための手動アノテーションを含む)の最先端メソッドよりも大きなマージンでパフォーマンスします。 Wild6Dデータを使ったプロジェクトページ: https://oasisyang.github.io/semi-pose

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