論文の概要: SC6D: Symmetry-agnostic and Correspondence-free 6D Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02129v2
• Date: Thu, 4 Aug 2022 09:43:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-05 10:25:32.286768
• Title: SC6D: Symmetry-agnostic and Correspondence-free 6D Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: sc6d:対称性非依存かつ対応のない6次元物体ポーズ推定
• Authors: Dingding Cai, Janne Heikkil\"a, Esa Rahtu
• Abstract要約: 本稿では,単一の単分子RGB画像から6次元オブジェクトのポーズ推定を行うための効率的なフレームワークSC6Dを提案する。 SC6Dは、オブジェクトの3DCADモデルも、対称性の事前の知識も必要としない。 SC6Dは、T-LESS、YCB-V、ITODDの3つのベンチマークデータセットで評価され、その結果、最先端のパフォーマンスが得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.773040823634908
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an efficient symmetry-agnostic and correspondence-free framework, referred to as SC6D, for 6D object pose estimation from a single monocular RGB image. SC6D requires neither the 3D CAD model of the object nor any prior knowledge of the symmetries. The pose estimation is decomposed into three sub-tasks: a) object 3D rotation representation learning and matching; b) estimation of the 2D location of the object center; and c) scale-invariant distance estimation (the translation along the z-axis) via classification. SC6D is evaluated on three benchmark datasets, T-LESS, YCB-V, and ITODD, and results in state-of-the-art performance on the T-LESS dataset. Moreover, SC6D is computationally much more efficient than the previous state-of-the-art method SurfEmb. The implementation and pre-trained models are publicly available at https://github.com/dingdingcai/SC6D-pose.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,単一の単眼rgb画像から6次元物体ポーズ推定を行うための,効率的な対称性非依存かつ対応のないフレームワークsc6dを提案する。 SC6Dは、オブジェクトの3DCADモデルも、対称性の事前の知識も必要としない。 ポーズ推定は3つのサブタスクに分解される。 a) 物体の3次元回転表現の学習及びマッチング b) 対象センターの2次元位置の推定 c) 分類によるスケール不変距離推定(z軸に沿った翻訳) SC6Dは、T-LESS、YCB-V、ITODDの3つのベンチマークデータセットで評価され、T-LESSデータセット上での最先端のパフォーマンスをもたらす。 さらに、SC6Dは従来の最先端のSurfEmbよりも計算効率が高い。 実装と事前訓練されたモデルはhttps://github.com/dingcai/SC6D-poseで公開されている。

関連論文リスト

• 6D Object Pose Estimation from Approximate 3D Models for Orbital Robotics [19.64111218032901]
  単一画像から物体の6次元ポーズを推定する新しい手法を提案する。 画素毎に3次元モデル座標を回帰する高密度な2次元から3次元対応予測器を用いる。 提案手法は,SPEED+データセット上での最先端性能を実現し,SPEC2021ポストモーテムコンペティションで優勝した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T13:18:05Z)
• Neural Correspondence Field for Object Pose Estimation [67.96767010122633]
  1枚のRGB画像から3次元モデルで剛体物体の6DoFポーズを推定する手法を提案する。 入力画像の画素で3次元オブジェクト座標を予測する古典的対応法とは異なり,提案手法はカメラフラストラムでサンプリングされた3次元クエリポイントで3次元オブジェクト座標を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-30T01:48:23Z)
• Unseen Object 6D Pose Estimation: A Benchmark and Baselines [62.8809734237213]
  本稿では,新しい物体の6次元ポーズ推定をアルゴリズムで行えるようにするための新しいタスクを提案する。 実画像と合成画像の両方でデータセットを収集し、テストセットで最大48個の未確認オブジェクトを収集する。 エンド・ツー・エンドの3D対応ネットワークをトレーニングすることにより、未確認物体と部分ビューRGBD画像との対応点を高精度かつ効率的に見つけることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-23T16:29:53Z)
• 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)
• Weakly Supervised Learning of Keypoints for 6D Object Pose Estimation [73.40404343241782]
  2次元キーポイント検出に基づく弱教師付き6次元オブジェクトポーズ推定手法を提案する。 提案手法は,最先端の完全教師付きアプローチと同等の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-07T16:23:47Z)
• 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)
• FS-Net: Fast Shape-based Network for Category-Level 6D Object Pose Estimation with Decoupled Rotation Mechanism [49.89268018642999]
  6次元ポーズ推定のための効率的なカテゴリレベルの特徴抽出が可能な高速形状ベースネットワーク(FS-Net)を提案する。 提案手法は,カテゴリレベルおよびインスタンスレベルの6Dオブジェクトのポーズ推定における最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T03:07:24Z)
• EPOS: Estimating 6D Pose of Objects with Symmetries [57.448933686429825]
  1つのRGB入力から利用可能な3次元モデルを用いて、剛体物体の6次元ポーズを推定する新しい手法を提案する。 オブジェクトは、体系的な方法で対称性を許容するコンパクトな表面フラグメントによって表現される。 エンコーダデコーダネットワークを用いて,高密度サンプリング画素とフラグメントの対応性を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-01T17:41:08Z)
• L6DNet: Light 6 DoF Network for Robust and Precise Object Pose Estimation with Small Datasets [0.0]
  1枚のRGB-D画像から6つのDoFオブジェクトのポーズ推定を行う新しい手法を提案する。 データ駆動と幾何学という2段階のハイブリッドパイプラインを採用しています。 私たちのアプローチは最先端の手法よりも堅牢で正確です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-03T17:41:29Z)
• One Point, One Object: Simultaneous 3D Object Segmentation and 6-DOF Pose Estimation [0.7252027234425334]
  純粋な3次元点雲シーンにおける3次元オブジェクト分割と6-DOFポーズ推定を同時に行う手法を提案する。 提案手法の重要な構成要素は,純3次元点群における3次元オブジェクト分割と6-DOFポーズ推定を同時に予測できるマルチタスクCNNアーキテクチャである。 実験評価のために,Augmented Reality (AR) を用いた2つの最先端3Dオブジェクトデータセット citePLciteTLINEMOD のための拡張トレーニングデータを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-27T13:48:03Z)

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。