論文の概要: PoET: Pose Estimation Transformer for Single-View, Multi-Object 6D Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14125v1
• Date: Fri, 25 Nov 2022 14:07:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 17:22:43.398060
• Title: PoET: Pose Estimation Transformer for Single-View, Multi-Object 6D Pose Estimation
• Title（参考訳）: PoET:シングルビュー・マルチオブジェクト6次元ポス推定用ポス推定変換器
• Authors: Thomas Jantos, Mohamed Amin Hamdad, Wolfgang Granig, Stephan Weiss, Jan Steinbrener
• Abstract要約: 本稿では、RGB画像を入力とし、画像内の各オブジェクトに対する6Dポーズを予測するトランスフォーマーベースのアプローチを提案する。 画像のほかに、深度マップや3Dオブジェクトモデルなどの追加情報も不要です。 挑戦的なYCB-Vデータセットに対するRGBのみのアプローチの最先端結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.860183454947986
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate 6D object pose estimation is an important task for a variety of robotic applications such as grasping or localization. It is a challenging task due to object symmetries, clutter and occlusion, but it becomes more challenging when additional information, such as depth and 3D models, is not provided. We present a transformer-based approach that takes an RGB image as input and predicts a 6D pose for each object in the image. Besides the image, our network does not require any additional information such as depth maps or 3D object models. First, the image is passed through an object detector to generate feature maps and to detect objects. Then, the feature maps are fed into a transformer with the detected bounding boxes as additional information. Afterwards, the output object queries are processed by a separate translation and rotation head. We achieve state-of-the-art results for RGB-only approaches on the challenging YCB-V dataset. We illustrate the suitability of the resulting model as pose sensor for a 6-DoF state estimation task. Code is available at https://github.com/aau-cns/poet.
• Abstract（参考訳）: 正確な6Dオブジェクトのポーズ推定は、把握やローカライゼーションといった様々なロボットアプリケーションにとって重要なタスクである。 物体の対称性やクラッタ,オクルージョンなどによる難題であるが,深度や3Dモデルなどの追加情報が提供されない場合には,さらに困難になる。 本稿では、RGB画像を入力とし、画像内の各オブジェクトに対する6Dポーズを予測するトランスフォーマーベースのアプローチを提案する。 画像に加えて、ネットワークは深度マップや3dオブジェクトモデルなどの追加情報を必要としない。 まず、画像はオブジェクト検出器を通過して特徴マップを生成し、オブジェクトを検出する。 そして、検出された境界ボックスを付加情報として、特徴マップを変圧器に供給する。 その後、出力オブジェクトクエリは、別個の翻訳および回転ヘッドによって処理される。 挑戦的なYCB-Vデータセットに対するRGBのみのアプローチの最先端結果を得る。 6-DoF状態推定タスクのポーズセンサとして,結果モデルの適合性を示す。 コードはhttps://github.com/aau-cns/poetで入手できる。

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