論文の概要: Category-Level 6D Object Pose Estimation with Flexible Vector-Based Rotation Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04632v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 02:13:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 15:03:07.215194
• Title: Category-Level 6D Object Pose Estimation with Flexible Vector-Based Rotation Representation
• Title（参考訳）: フレキシブルベクトルに基づく回転表現を用いたカテゴリーレベル6次元物体ポーズ推定
• Authors: Wei Chen, Xi Jia, Zhongqun Zhang, Hyung Jin Chang, Linlin Shen and Ales Leonardis
• Abstract要約: モノクロRGB-D画像からカテゴリレベルの6次元ポーズとサイズ推定のための新しい3次元グラフ畳み込みに基づくパイプラインを提案する。 まず,3次元グラフ畳み込みを用いた向き対応オートエンコーダの設計を行った。 そして, 回転情報を潜在特徴から効率的に復号化するために, フレキシブルなベクトルベースデコンポーザブルな回転表現を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.67545893892129
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel 3D graph convolution based pipeline for category-level 6D pose and size estimation from monocular RGB-D images. The proposed method leverages an efficient 3D data augmentation and a novel vector-based decoupled rotation representation. Specifically, we first design an orientation-aware autoencoder with 3D graph convolution for latent feature learning. The learned latent feature is insensitive to point shift and size thanks to the shift and scale-invariance properties of the 3D graph convolution. Then, to efficiently decode the rotation information from the latent feature, we design a novel flexible vector-based decomposable rotation representation that employs two decoders to complementarily access the rotation information. The proposed rotation representation has two major advantages: 1) decoupled characteristic that makes the rotation estimation easier; 2) flexible length and rotated angle of the vectors allow us to find a more suitable vector representation for specific pose estimation task. Finally, we propose a 3D deformation mechanism to increase the generalization ability of the pipeline. Extensive experiments show that the proposed pipeline achieves state-of-the-art performance on category-level tasks. Further, the experiments demonstrate that the proposed rotation representation is more suitable for the pose estimation tasks than other rotation representations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RGB-D画像からのカテゴリレベルの6次元ポーズとサイズ推定のための,新しい3次元グラフ畳み込みに基づくパイプラインを提案する。 提案手法は,効率的な3次元データ拡張とベクトルベースデカップリング回転表現を利用する。 具体的には,まず3次元グラフ畳み込みを用いた向き対応オートエンコーダを設計する。 学習された潜在機能は、3Dグラフ畳み込みのシフトとスケール不変性のおかげで、点シフトや大きさに敏感である。 次に, ローテーション情報を潜在特徴から効率的に復号化するために, 2つのデコーダを用いた新しいフレキシブルベクターベースデコンポーザブルなローテーション表現を設計し, 相補的にローテーション情報にアクセスする。 提案された回転表現には2つの大きな利点がある。 1) 回転推定を容易にする特徴を分離すること。 2) ベクトルのフレキシブルな長さと回転角は, 特定のポーズ推定タスクに対してより適切なベクトル表現を求めることができる。 最後に,パイプラインの一般化能力を高めるための3次元変形機構を提案する。 大規模な実験により,提案したパイプラインは,カテゴリーレベルのタスクで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。 さらに,提案した回転表現は,他の回転表現よりもポーズ推定タスクに適していることを示した。

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