論文の概要: Imitrob: Imitation Learning Dataset for Training and Evaluating 6D Object Pose Estimators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07976v3
• Date: Wed, 5 Apr 2023 17:30:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 16:15:28.596734
• Title: Imitrob: Imitation Learning Dataset for Training and Evaluating 6D Object Pose Estimators
• Title（参考訳）: Imitrob:6次元オブジェクトポインターのトレーニングと評価のための模倣学習データセット
• Authors: Jiri Sedlar, Karla Stepanova, Radoslav Skoviera, Jan K. Behrens, Matus Tuna, Gabriela Sejnova, Josef Sivic, Robert Babuska
• Abstract要約: 本稿では,標準RGBカメラで捉えたタスクデモにおける手持ちツールの6次元ポーズ推定のためのトレーニングと評価のためのデータセットを提案する。 このデータセットには、9つの異なるツールと12の操作タスクのイメージシーケンスが含まれており、2つのカメラ視点、4人の被写体、そして左右手である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.611000416051546
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper introduces a dataset for training and evaluating methods for 6D pose estimation of hand-held tools in task demonstrations captured by a standard RGB camera. Despite the significant progress of 6D pose estimation methods, their performance is usually limited for heavily occluded objects, which is a common case in imitation learning, where the object is typically partially occluded by the manipulating hand. Currently, there is a lack of datasets that would enable the development of robust 6D pose estimation methods for these conditions. To overcome this problem, we collect a new dataset (Imitrob) aimed at 6D pose estimation in imitation learning and other applications where a human holds a tool and performs a task. The dataset contains image sequences of nine different tools and twelve manipulation tasks with two camera viewpoints, four human subjects, and left/right hand. Each image is accompanied by an accurate ground truth measurement of the 6D object pose obtained by the HTC Vive motion tracking device. The use of the dataset is demonstrated by training and evaluating a recent 6D object pose estimation method (DOPE) in various setups.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,標準RGBカメラで捉えたタスクデモにおける手持ちツールの6次元ポーズ推定のためのトレーニングと評価手法を提案する。 6次元ポーズ推定手法の著しい進歩にもかかわらず、その性能は、通常、非常に遮蔽された物体に制限されており、模倣学習では、通常、物体は操作手によって部分的に遮蔽される。 現在、これらの条件に対する堅牢な6Dポーズ推定手法の開発を可能にするデータセットが不足している。 この問題を解決するために、模倣学習やその他のツールを持ちタスクを行うアプリケーションにおいて、6次元ポーズ推定を目的とした新しいデータセット(Imitrob)を収集する。 データセットには、9つの異なるツールのイメージシーケンスと、2つのカメラ視点、4人の被験者と左右の手による12の操作タスクが含まれている。 各画像には、HTC Viveモーショントラッキング装置によって得られた6Dオブジェクトポーズの正確な地上真実測定が付属している。 データセットの使用は、様々な設定で最近の6Dオブジェクトポーズ推定法(DOPE)を訓練し評価することで実証される。

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