Fugu-MT 論文翻訳(概要): PixTrack: Precise 6DoF Object Pose Tracking using NeRF Templates and Feature-metric Alignment

論文の概要: PixTrack: Precise 6DoF Object Pose Tracking using NeRF Templates and Feature-metric Alignment

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03910v2
Date: Wed, 14 Feb 2024 09:43:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-16 19:01:21.537580
Title: PixTrack: Precise 6DoF Object Pose Tracking using NeRF Templates and Feature-metric Alignment
Title（参考訳）: PixTrack: NeRFテンプレートと特徴量アライメントによる6DoFオブジェクトの精密追跡
Authors: Prajwal Chidananda, Saurabh Nair, Douglas Lee, Adrian Kaehler
Abstract要約: 本稿では、新しいビュー合成と深い特徴量アライメントを用いた視覚に基づくオブジェクトポーズ追跡フレームワークPixTrackを提案する。提案手法は, モノクロRGB画像とRGB-D画像の両方において, 高精度でロバストでジッタフリーな6DoFのオブジェクトを推定できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: We present PixTrack, a vision based object pose tracking framework using novel view synthesis and deep feature-metric alignment. We follow an SfM-based relocalization paradigm where we use a Neural Radiance Field to canonically represent the tracked object. Our evaluations demonstrate that our method produces highly accurate, robust, and jitter-free 6DoF pose estimates of objects in both monocular RGB images and RGB-D images without the need of any data annotation or trajectory smoothing. Our method is also computationally efficient making it easy to have multi-object tracking with no alteration to our algorithm through simple CPU multiprocessing. Our code is available at: https://github.com/GiantAI/pixtrack
Abstract（参考訳）: 本稿では、新しいビュー合成と深い特徴量アライメントを用いた視覚に基づくオブジェクトポーズ追跡フレームワークPixTrackを提案する。我々はSfMベースの再ローカライズパラダイムに従い、追跡対象を正則に表現するためにニューラルラジアンスフィールドを使用する。提案手法は,データアノテーションや軌道平滑化を必要とせずに,単眼RGB画像とRGB-D画像の両方のオブジェクトを高精度かつ頑健かつジッタフリーな6DoFで推定できることを示す。また,提案手法は計算効率が高く,単純なCPUマルチプロセッシングによるアルゴリズムの変更を伴わないマルチオブジェクト追跡が容易である。私たちのコードは、https://github.com/GiantAI/pixtrackで利用可能です。

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