論文の概要: Robust Category-Level 6D Pose Estimation with Coarse-to-Fine Rendering of Neural Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05624v1
• Date: Mon, 12 Sep 2022 21:31:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-14 12:53:40.095153
• Title: Robust Category-Level 6D Pose Estimation with Coarse-to-Fine Rendering of Neural Features
• Title（参考訳）: 神経特徴の粗視によるロバストカテゴリレベル6次元ポーズ推定
• Authors: Wufei Ma, Angtian Wang, Alan Yuille, Adam Kortylewski
• Abstract要約: 1枚のRGB画像からカテゴリレベルの6Dポーズ推定の問題を考察する。 提案手法は,対象カテゴリを立方体メッシュとして表現し,各メッシュにおける神経機能アクティベーションの生成モデルを学習する。 実験では,先行作業と比較して,カテゴリレベルの6次元ポーズ推定性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.920305227880245
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of category-level 6D pose estimation from a single RGB image. Our approach represents an object category as a cuboid mesh and learns a generative model of the neural feature activations at each mesh vertex to perform pose estimation through differentiable rendering. A common problem of rendering-based approaches is that they rely on bounding box proposals, which do not convey information about the 3D rotation of the object and are not reliable when objects are partially occluded. Instead, we introduce a coarse-to-fine optimization strategy that utilizes the rendering process to estimate a sparse set of 6D object proposals, which are subsequently refined with gradient-based optimization. The key to enabling the convergence of our approach is a neural feature representation that is trained to be scale- and rotation-invariant using contrastive learning. Our experiments demonstrate an enhanced category-level 6D pose estimation performance compared to prior work, particularly under strong partial occlusion.
• Abstract（参考訳）: 1枚のRGB画像からカテゴリレベルの6Dポーズ推定の問題を考える。 提案手法は,対象カテゴリーを立方体メッシュとして表現し,各メッシュ頂点におけるニューラル特徴アクティベーションの生成モデルを学習し,異なるレンダリングによるポーズ推定を行う。 レンダリングベースのアプローチの一般的な問題は、オブジェクトの3次元回転に関する情報を伝達せず、オブジェクトが部分的に隠されているときに信頼できないバウンディングボックスの提案に依存することである。 その代わりに、レンダリングプロセスを利用して6次元オブジェクトのスパースセットを推定する粗大な最適化戦略を導入し、その後、勾配に基づく最適化で洗練する。 このアプローチの収束を可能にする鍵は、対比学習を用いてスケールおよび回転不変に訓練された神経特徴表現である。 実験では,特に強い部分閉塞下での先行作業と比較して,カテゴリレベルの6次元ポーズ推定性能が向上することを示した。

関連論文リスト

• Zero123-6D: Zero-shot Novel View Synthesis for RGB Category-level 6D Pose Estimation [66.3814684757376]
  本研究は,RGB 6Dのカテゴリレベルでのポーズ推定を向上するための拡散モデルに基づく新規ビュー合成器の実用性を示す最初の研究であるZero123-6Dを示す。 本手法は,データ要求の低減,ゼロショットカテゴリレベルの6Dポーズ推定タスクにおける深度情報の必要性の除去,およびCO3Dデータセットの実験により定量的に示された性能の向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-21T10:38:18Z)
• GenFlow: Generalizable Recurrent Flow for 6D Pose Refinement of Novel Objects [14.598853174946656]
  我々は、新しいオブジェクトへの精度と一般化を可能にするアプローチであるGenFlowを提案する。 提案手法は, レンダリング画像と観察画像との間の光学的流れを予測し, 6次元ポーズを反復的に洗練する。 3次元形状の制約と、エンドツーエンドの微分システムから学習した一般化可能な幾何学的知識により、性能を向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T06:32:23Z)
• 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)
• Category-Agnostic 6D Pose Estimation with Conditional Neural Processes [19.387280883044482]
  未知物体の6次元ポーズ推定のためのメタラーニング手法を提案する。 本アルゴリズムは,オブジェクトの表現をカテゴリに依存しない方法で学習し,オブジェクトカテゴリをまたいだ強力な一般化機能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-14T20:46:09Z)
• 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)
• RNNPose: Recurrent 6-DoF Object Pose Refinement with Robust Correspondence Field Estimation and Pose Optimization [46.144194562841435]
  本稿では、オブジェクトポーズ改善のためのリカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づくフレームワークを提案する。 この問題は、推定対応フィールドに基づいて非線形最小二乗問題として定式化される。 各イテレーションにおいて、対応フィールド推定とポーズ精錬を代替して行い、正確なオブジェクトポーズを復元する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T06:24:55Z)
• 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)
• Spatial Attention Improves Iterative 6D Object Pose Estimation [52.365075652976735]
  本稿では,RGB画像を用いた6次元ポーズ推定の改良手法を提案する。 私たちの主な洞察力は、最初のポーズ推定の後、オブジェクトの異なる空間的特徴に注意を払うことが重要です。 実験により,このアプローチが空間的特徴に順応することを学び,被写体の一部を無視することを学び,データセット間でのポーズ推定を改善することを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-05T17:18:52Z)
• Shape Prior Deformation for Categorical 6D Object Pose and Size Estimation [62.618227434286]
  RGB-D画像から見えないオブジェクトの6Dポーズとサイズを復元する新しい学習手法を提案する。 本研究では,事前学習したカテゴリ形状からの変形を明示的にモデル化することにより,3次元オブジェクトモデルを再構築するディープネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-16T16:45:05Z)

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。