論文の概要: 6DOF Pose Estimation of a 3D Rigid Object based on Edge-enhanced Point Pair Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08266v1
• Date: Sat, 17 Sep 2022 07:05:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 18:02:48.130345
• Title: 6DOF Pose Estimation of a 3D Rigid Object based on Edge-enhanced Point Pair Features
• Title（参考訳）: 6DOF エッジ付点ペア特徴量に基づく3次元剛体物体の姿勢推定
• Authors: Chenyi Liu, Fei Chen, Lu Deng, Renjiao Yi, Lintao Zheng, Chenyang Zhu, Jia Wang, Kai Xu
• Abstract要約: 本稿では,点対特徴量(PPF)に基づく効率的な6次元ポーズ推定手法を提案する。 エッジマッチング度を計算することにより、対称曖昧性を解決するために、ポーズ仮説の検証手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.33119373900788
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The point pair feature (PPF) is widely used for 6D pose estimation. In this paper, we propose an efficient 6D pose estimation method based on the PPF framework. We introduce a well-targeted down-sampling strategy that focuses more on edge area for efficient feature extraction of complex geometry. A pose hypothesis validation approach is proposed to resolve the symmetric ambiguity by calculating edge matching degree. We perform evaluations on two challenging datasets and one real-world collected dataset, demonstrating the superiority of our method on pose estimation of geometrically complex, occluded, symmetrical objects. We further validate our method by applying it to simulated punctures.
• Abstract（参考訳）: 点対特徴(PPF)は6次元ポーズ推定に広く用いられている。 本稿では,PPFフレームワークに基づく効率的な6次元ポーズ推定手法を提案する。 我々は,複雑な幾何学の効率的な特徴抽出のために,エッジ領域に焦点をあてた,十分に目標を絞ったダウンサンプリング戦略を提案する。 エッジマッチング度を計算し,対称なあいまいさを解消するために,ポーズ仮説検証手法を提案する。 2つの挑戦的データセットと1つの実世界収集データセットの評価を行い、幾何学的に複雑で隠蔽された対称なオブジェクトのポーズ推定における手法の優位性を実証した。 さらに,本手法を模擬穿刺に応用して検証する。

関連論文リスト

• RDPN6D: Residual-based Dense Point-wise Network for 6Dof Object Pose Estimation Based on RGB-D Images [13.051302134031808]
  単一のRGB-D画像を用いてオブジェクトの6DoFポーズを計算する新しい手法を提案する。 オブジェクトのポーズを直接予測する既存の手法や、ポーズ回復のためのスパースキーポイントに依存する既存の手法とは異なり、我々のアプローチは密度の高い対応を使ってこの課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T10:10:45Z)
• Rigidity-Aware Detection for 6D Object Pose Estimation [60.88857851869196]
  最近の6Dオブジェクトのポーズ推定方法は、最初にオブジェクト検出を使用して2Dバウンディングボックスを取得し、実際にポーズを回帰する。 本研究では,6次元ポーズ推定において対象物体が剛性であるという事実を利用した剛性認識検出手法を提案する。 このアプローチの成功の鍵となるのは可視性マップであり、これは境界ボックス内の各ピクセルとボックス境界の間の最小障壁距離を用いて構築することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T09:02:54Z)
• 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)
• ZebraPose: Coarse to Fine Surface Encoding for 6DoF Object Pose Estimation [76.31125154523056]
  物体表面を高密度に表現できる離散ディスクリプタを提案する。 また,微粒化対応予測が可能な微粒化学習戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-17T16:16:24Z)
• 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)
• SO-Pose: Exploiting Self-Occlusion for Direct 6D Pose Estimation [98.83762558394345]
  SO-Poseは、オブジェクトの6自由度(6DoF)をすべて、単一のRGBイメージから散らばった環境でポーズさせるフレームワークである。 本稿では,3次元オブジェクトの2層表現を確立するために,自己閉塞に関する新たな推論を導入する。 対応性,自己閉塞性,6次元ポーズを整列する層間合成により,精度とロバスト性をさらに向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T19:49:29Z)
• 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)
• A Hybrid Approach for 6DoF Pose Estimation [4.200736775540874]
  本稿では,最先端のディープラーニング型インスタンス検出器を用いた6DoFポーズ推定手法を提案する。 さらに、インスタンス検出器とトレーニングセットを検証セット上で最高のパフォーマンスで選択する自動メソッド選択も使用します。 このハイブリッドアプローチは、CNNを用いて高度に構造化されていないデータをフィルタリングし、クラッタを切断し、頑健なポーズ推定のために証明された収束を伴う局所幾何学的アプローチを用いて、学習と古典的アプローチのベストを生かしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-11T09:58:23Z)
• Robust 6D Object Pose Estimation by Learning RGB-D Features [59.580366107770764]
  本稿では、この局所最適問題を解くために、回転回帰のための離散連続的な新しい定式化を提案する。 我々はSO(3)の回転アンカーを均一にサンプリングし、各アンカーから目標への制約付き偏差を予測し、最適な予測を選択するための不確実性スコアを出力する。 LINEMOD と YCB-Video の2つのベンチマーク実験により,提案手法が最先端の手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-29T06:24:55Z)
• Object 6D Pose Estimation with Non-local Attention [29.929911622127502]
  本研究では,オブジェクト検出フレームワークに6次元オブジェクトポーズパラメータ推定を組み込むネットワークを提案する。 提案手法は,YCB- VideoおよびLinemodデータセット上での最先端性能に到達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T14:23:32Z)

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。