論文の概要: Towards Two-view 6D Object Pose Estimation: A Comparative Study on Fusion Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00260v1
• Date: Fri, 1 Jul 2022 08:22:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 00:01:10.786807
• Title: Towards Two-view 6D Object Pose Estimation: A Comparative Study on Fusion Strategy
• Title（参考訳）: 2ビュー6次元オブジェクトポス推定に向けて:核融合戦略の比較研究
• Authors: Jun Wu, Lilu Liu, Yue Wang, Rong Xiong
• Abstract要約: 現在のRGBベースの6Dオブジェクトポーズ推定手法は、データセットや実世界のアプリケーションで顕著なパフォーマンスを達成した。 本稿では2枚のRGB画像から暗黙的な3D情報を学習する6次元オブジェクトポーズ推定フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.65699606802237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current RGB-based 6D object pose estimation methods have achieved noticeable performance on datasets and real world applications. However, predicting 6D pose from single 2D image features is susceptible to disturbance from changing of environment and textureless or resemblant object surfaces. Hence, RGB-based methods generally achieve less competitive results than RGBD-based methods, which deploy both image features and 3D structure features. To narrow down this performance gap, this paper proposes a framework for 6D object pose estimation that learns implicit 3D information from 2 RGB images. Combining the learned 3D information and 2D image features, we establish more stable correspondence between the scene and the object models. To seek for the methods best utilizing 3D information from RGB inputs, we conduct an investigation on three different approaches, including Early- Fusion, Mid-Fusion, and Late-Fusion. We ascertain the Mid- Fusion approach is the best approach to restore the most precise 3D keypoints useful for object pose estimation. The experiments show that our method outperforms state-of-the-art RGB-based methods, and achieves comparable results with RGBD-based methods.
• Abstract（参考訳）: 現在のRGBベースの6Dオブジェクトポーズ推定手法は、データセットや実世界のアプリケーションで顕著なパフォーマンスを達成した。 しかし、単一の2次元画像特徴からの6次元ポーズの予測は、環境やテクスチャや類似した物体表面の変化による乱れの影響を受けやすい。 したがって、RGBベースの手法は、画像特徴と3D構造特徴の両方をデプロイするRGBDベースの手法よりも、競争力の低い結果が得られる。 本稿では,2枚のRGB画像から暗黙的な3D情報を学習する6次元オブジェクトポーズ推定フレームワークを提案する。 学習した3次元情報と2次元画像の特徴を組み合わせることで、シーンとオブジェクトモデルとのより安定した対応を確立する。 RGB入力から3D情報を最適に活用する手法を探るため,早期融合,中期融合,後期融合の3つのアプローチについて検討する。 オブジェクトのポーズ推定に有用な最も正確な3Dキーポイントを復元するには,中核融合のアプローチが最適であることを確認した。 実験の結果,本手法は最先端のRGB法よりも優れており,RGBD法と同等の結果が得られることがわかった。

関連論文リスト

• Towards Human-Level 3D Relative Pose Estimation: Generalizable, Training-Free, with Single Reference [62.99706119370521]
  人間は、単一のクエリ参照イメージペアのみを与えられたラベル/トレーニングなしで、目に見えないオブジェクトの相対的なポーズを容易に推論することができる。 そこで,本研究では,RGB-D参照から2.5D形状のRGB-D参照,オフザシェルフ微分可能なRGB-D参照,DINOv2のような事前学習モデルからのセマンティックキューを用いた3D一般化可能な相対ポーズ推定手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T16:01:10Z)
• RDPN6D: Residual-based Dense Point-wise Network for 6Dof Object Pose Estimation Based on RGB-D Images [13.051302134031808]
  単一のRGB-D画像を用いてオブジェクトの6DoFポーズを計算する新しい手法を提案する。 オブジェクトのポーズを直接予測する既存の手法や、ポーズ回復のためのスパースキーポイントに依存する既存の手法とは異なり、我々のアプローチは密度の高い対応を使ってこの課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T10:10:45Z)
• MatchU: Matching Unseen Objects for 6D Pose Estimation from RGB-D Images [57.71600854525037]
  RGB-D画像からの6次元ポーズ推定のためのFuse-Describe-Match戦略を提案する。 MatchUは、2Dテクスチャと6Dポーズ予測のための3D幾何学的手がかりを融合する汎用的なアプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-03T14:01:03Z)
• 3D Neural Embedding Likelihood: Probabilistic Inverse Graphics for Robust 6D Pose Estimation [50.15926681475939]
  逆グラフィックスは2次元画像から3次元シーン構造を推論することを目的としている。 確率モデルを導入し,不確実性を定量化し,6次元ポーズ推定タスクにおけるロバスト性を実現する。 3DNELは、RGBから学んだニューラルネットワークの埋め込みと深度情報を組み合わせることで、RGB-D画像からのsim-to-real 6Dオブジェクトのポーズ推定の堅牢性を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T20:48:35Z)
• DPODv2: Dense Correspondence-Based 6 DoF Pose Estimation [24.770767430749288]
  DPODv2(Dense Pose Object Detector)と呼ばれる3ステージ6DoFオブジェクト検出手法を提案する。 本研究では,2次元物体検出器と高密度対応推定ネットワークを組み合わせることで,フル6DFのポーズを推定する多視点ポーズ補正手法を提案する。 DPODv2は、使用済みのデータモダリティとトレーニングデータの種類によらず、高速でスケーラブルなまま、すべてのデータに対して優れた結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-06T16:48:56Z)
• Coupled Iterative Refinement for 6D Multi-Object Pose Estimation [64.7198752089041]
  既知の3DオブジェクトのセットとRGBまたはRGB-Dの入力画像から、各オブジェクトの6Dポーズを検出して推定する。 我々のアプローチは、ポーズと対応を緊密に結合した方法で反復的に洗練し、アウトレーヤを動的に除去して精度を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T18:00:08Z)
• Pose Estimation of Specific Rigid Objects [0.7931904787652707]
  本稿では,RGBまたはRGB-D入力画像から剛体物体の6次元ポーズを推定する問題に対処する。 この問題は、ロボット操作、拡張現実、自律運転など、多くの応用分野において非常に重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-30T14:36:47Z)
• Learning Stereopsis from Geometric Synthesis for 6D Object Pose Estimation [11.999630902627864]
  現在のモノクラーベース6Dオブジェクトポーズ推定法は、一般的にRGBDベースの手法よりも競争力の低い結果が得られる。 本稿では,短いベースライン2ビュー設定による3次元幾何体積に基づくポーズ推定手法を提案する。 実験により,本手法は最先端の単分子法よりも優れ,異なる物体やシーンにおいて堅牢であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-25T02:55:05Z)
• SO-Pose: Exploiting Self-Occlusion for Direct 6D Pose Estimation [98.83762558394345]
  SO-Poseは、オブジェクトの6自由度(6DoF)をすべて、単一のRGBイメージから散らばった環境でポーズさせるフレームワークである。 本稿では,3次元オブジェクトの2層表現を確立するために,自己閉塞に関する新たな推論を導入する。 対応性,自己閉塞性,6次元ポーズを整列する層間合成により,精度とロバスト性をさらに向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T19:49:29Z)
• Refer-it-in-RGBD: A Bottom-up Approach for 3D Visual Grounding in RGBD Images [69.5662419067878]
  RGBD画像における接地参照表現は新たな分野である。 本稿では,参照する物体が閉塞により部分的にスキャンされる場合が多い単視点rgbd画像における3次元視覚グランド化の新たな課題を提案する。 提案手法はまず,RGBD画像内の関連領域をローカライズするヒートマップを生成するために,下層の言語と視覚的特徴を融合させる。 次に、ヒートマップに基づく適応的特徴学習を行い、他のビジオ言語融合とオブジェクトレベルのマッチングを行い、最後に参照したオブジェクトを接地する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-14T11:18:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。