論文の概要: Generative Category-Level Shape and Pose Estimation with Semantic Primitives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01112v1
• Date: Mon, 3 Oct 2022 17:51:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 17:02:07.311795
• Title: Generative Category-Level Shape and Pose Estimation with Semantic Primitives
• Title（参考訳）: セマンティックプリミティブを用いた生成カテゴリーレベル形状とポス推定
• Authors: Guanglin Li, Yifeng Li, Zhichao Ye, Qihang Zhang, Tao Kong, Zhaopeng Cui, Guofeng Zhang
• Abstract要約: 本稿では,1枚のRGB-D画像からカテゴリレベルのオブジェクト形状とポーズ推定を行う新しいフレームワークを提案する。 カテゴリ内変動に対処するために、様々な形状を統一された潜在空間にエンコードするセマンティックプリミティブ表現を採用する。 提案手法は,実世界のデータセットにおいて,SOTAのポーズ推定性能とより優れた一般化を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.692997522812615
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Empowering autonomous agents with 3D understanding for daily objects is a grand challenge in robotics applications. When exploring in an unknown environment, existing methods for object pose estimation are still not satisfactory due to the diversity of object shapes. In this paper, we propose a novel framework for category-level object shape and pose estimation from a single RGB-D image. To handle the intra-category variation, we adopt a semantic primitive representation that encodes diverse shapes into a unified latent space, which is the key to establish reliable correspondences between observed point clouds and estimated shapes. Then, by using a SIM(3)-invariant shape descriptor, we gracefully decouple the shape and pose of an object, thus supporting latent shape optimization of target objects in arbitrary poses. Extensive experiments show that the proposed method achieves SOTA pose estimation performance and better generalization in the real-world dataset. Code and video are available at https://zju3dv.github.io/gCasp
• Abstract（参考訳）: 日常の物体を3Dで理解する自律エージェントは、ロボット工学の応用にとって大きな課題だ。 未知の環境で探索する場合、オブジェクト形状の多様性のため、既存のオブジェクトポーズ推定方法はまだ満足できない。 本稿では,1枚のRGB-D画像からカテゴリレベルのオブジェクト形状とポーズ推定を行う新しいフレームワークを提案する。 カテゴリ内変動に対処するために,様々な形状を統一された潜在空間に符号化するセマンティックプリミティブ表現を採用し,観測点雲と推定形状との信頼性の高い対応性を確立する鍵となる。 そして、sim(3)不変形状記述子を用いてオブジェクトの形状とポーズを優雅に分離し、任意のポーズにおける対象オブジェクトの潜在形状最適化を支援する。 大規模な実験により,提案手法は実世界のデータセットにおけるSOTAポーズ推定性能とより優れた一般化を実現する。 コードとビデオはhttps://zju3dv.github.io/gcaspで入手できる。

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