論文の概要: Category-Level 6D Object Pose and Size Estimation using Self-Supervised Deep Prior Deformation Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05444v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 10:24:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 14:34:35.409027
• Title: Category-Level 6D Object Pose and Size Estimation using Self-Supervised Deep Prior Deformation Networks
• Title（参考訳）: 自己監督型深部事前変形ネットワークを用いたカテゴリーレベル6次元オブジェクトポースとサイズ推定
• Authors: Jiehong Lin, Zewei Wei, Changxing Ding, Kui Jia
• Abstract要約: オブジェクトのインスタンスとそのセマンティクスを3D空間で正確にアノテートすることは困難であり、これらのタスクには合成データが広く使われている。 本研究では,Sim2Realのタスク設定において,カテゴリレベルの6Dオブジェクトのポーズとサイズ推定のための教師なしドメイン適応を実現することを目的としている。 本稿では,新しいCAMERA Deep Prior deformation Network(DPDN)上に構築した手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.6823489555449
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is difficult to precisely annotate object instances and their semantics in 3D space, and as such, synthetic data are extensively used for these tasks, e.g., category-level 6D object pose and size estimation. However, the easy annotations in synthetic domains bring the downside effect of synthetic-to-real (Sim2Real) domain gap. In this work, we aim to address this issue in the task setting of Sim2Real, unsupervised domain adaptation for category-level 6D object pose and size estimation. We propose a method that is built upon a novel Deep Prior Deformation Network, shortened as DPDN. DPDN learns to deform features of categorical shape priors to match those of object observations, and is thus able to establish deep correspondence in the feature space for direct regression of object poses and sizes. To reduce the Sim2Real domain gap, we formulate a novel self-supervised objective upon DPDN via consistency learning; more specifically, we apply two rigid transformations to each object observation in parallel, and feed them into DPDN respectively to yield dual sets of predictions; on top of the parallel learning, an inter-consistency term is employed to keep cross consistency between dual predictions for improving the sensitivity of DPDN to pose changes, while individual intra-consistency ones are used to enforce self-adaptation within each learning itself. We train DPDN on both training sets of the synthetic CAMERA25 and real-world REAL275 datasets; our results outperform the existing methods on REAL275 test set under both the unsupervised and supervised settings. Ablation studies also verify the efficacy of our designs. Our code is released publicly at https://github.com/JiehongLin/Self-DPDN.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトのインスタンスとそのセマンティクスを3D空間で正確にアノテートすることは困難であり、例えばカテゴリレベルの6Dオブジェクトのポーズやサイズ推定など、これらのタスクに合成データが広く使われている。 しかし、合成ドメインでの簡単なアノテーションは、合成から現実への(Sim2Real)ドメインギャップのマイナス効果をもたらす。 本研究では,Sim2Realのタスク設定において,カテゴリレベルの6Dオブジェクトのポーズとサイズ推定のための教師なしドメイン適応を実現することを目的としている。 DPDNとして短縮された新しいDeep Prior deformation Network上に構築する手法を提案する。 DPDNは、対象の観察と一致するようにカテゴリ形状の特徴を事前に変形させることを学び、それによって、対象のポーズと大きさの直接回帰のための特徴空間に深い対応を確立することができる。 To reduce the Sim2Real domain gap, we formulate a novel self-supervised objective upon DPDN via consistency learning; more specifically, we apply two rigid transformations to each object observation in parallel, and feed them into DPDN respectively to yield dual sets of predictions; on top of the parallel learning, an inter-consistency term is employed to keep cross consistency between dual predictions for improving the sensitivity of DPDN to pose changes, while individual intra-consistency ones are used to enforce self-adaptation within each learning itself. 我々は、合成CAMERA25と実世界のREAL275データセットの両方のトレーニングセットでPDNをトレーニングし、教師なしと教師なしの両方の設定下でのREAL275テストセットの既存の手法よりも優れた結果を得た。 アブレーション研究は我々の設計の有効性も検証する。 私たちのコードはhttps://github.com/JiehongLin/Self-DPDN.comで公開されています。

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