論文の概要: Scene-level Tracking and Reconstruction without Object Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03815v1
• Date: Fri, 7 Oct 2022 20:56:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 19:52:37.723655
• Title: Scene-level Tracking and Reconstruction without Object Priors
• Title（参考訳）: 対象を含まないシーンレベルの追跡と再構成
• Authors: Haonan Chang and Abdeslam Boularias
• Abstract要約: 本研究では,各シーンにおける可視物体の追跡と再構成を行うことのできる,初めてのリアルタイムシステムを提案する。 提案システムでは,新しいシーンにおける全可視物体のライブな形状と変形をリアルタイムに行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.068026331380844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present the first real-time system capable of tracking and reconstructing, individually, every visible object in a given scene, without any form of prior on the rigidness of the objects, texture existence, or object category. In contrast with previous methods such as Co-Fusion and MaskFusion that first segment the scene into individual objects and then process each object independently, the proposed method dynamically segments the non-rigid scene as part of the tracking and reconstruction process. When new measurements indicate topology change, reconstructed models are updated in real-time to reflect that change. Our proposed system can provide the live geometry and deformation of all visible objects in a novel scene in real-time, which makes it possible to be integrated seamlessly into numerous existing robotics applications that rely on object models for grasping and manipulation. The capabilities of the proposed system are demonstrated in challenging scenes that contain multiple rigid and non-rigid objects.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,対象物の剛性,テクスチャの存在,あるいは対象のカテゴリに先立って,各シーンにおける可視物体の追跡と再構成を行うことのできる,最初のリアルタイムシステムを提案する。 最初に個々のオブジェクトにセグメンテーションし、各オブジェクトを個別に処理するコフュージョンやマスクフュージョンのような従来の方法とは対照的に、提案手法では追跡および再構成プロセスの一部として非リグニッドシーンを動的にセグメンテーションする。 新しい測定値がトポロジの変化を示すと、再構成されたモデルはリアルタイムで更新され、その変化を反映する。 提案システムでは,新規シーンにおける可視物体のライブな形状と変形をリアルタイムで実現し,物体の把握と操作にオブジェクトモデルに依存する多数の既存ロボットアプリケーションにシームレスに統合することが可能である。 提案システムの性能は,複数の剛体および非剛体物体を含む挑戦的な場面で実証される。

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