Fugu-MT 論文翻訳(概要): HouseCat6D -- A Large-Scale Multi-Modal Category Level 6D Object Pose Dataset with Household Objects in Realistic Scenarios

論文の概要: HouseCat6D -- A Large-Scale Multi-Modal Category Level 6D Object Pose Dataset with Household Objects in Realistic Scenarios

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10428v4
Date: Wed, 26 Apr 2023 10:00:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-27 10:51:41.621986
Title: HouseCat6D -- A Large-Scale Multi-Modal Category Level 6D Object Pose Dataset with Household Objects in Realistic Scenarios
Title（参考訳）: housecat6d -- 現実的なシナリオで家庭用オブジェクトを使った大規模マルチモーダルカテゴリレベル6dオブジェクトポーズデータセット
Authors: HyunJun Jung, Shun-Cheng Wu, Patrick Ruhkamp, Guangyao Zhai, Hannah Schieber, Giulia Rizzoli, Pengyuan Wang, Hongcheng Zhao, Lorenzo Garattoni, Sven Meier, Daniel Roth, Nassir Navab, Benjamin Busam
Abstract要約: オブジェクトの6Dポーズを推定することは、主要な3Dコンピュータビジョン問題である。本稿では,1) 偏光RGBと深度(RGBD+P)の多モード性,2) 測光難易度を含む10種類のカテゴリの高度に多様性のある194個のオブジェクト,3) 誤差範囲が1.35mmから1.74mmの高品質なポーズアノテーションを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.32133601415134
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Estimating the 6D pose of objects is a major 3D computer vision problem. Since the promising outcomes from instance-level approaches, research heads also move towards category-level pose estimation for more practical application scenarios. However, unlike well-established instance-level pose datasets, available category-level datasets lack annotation quality and provided pose quantity. We propose the new category-level 6D pose dataset HouseCat6D featuring 1) Multi-modality of Polarimetric RGB and Depth (RGBD+P), 2) Highly diverse 194 objects of 10 household object categories including 2 photometrically challenging categories, 3) High-quality pose annotation with an error range of only 1.35 mm to 1.74 mm, 4) 41 large-scale scenes with extensive viewpoint coverage and occlusions, 5) Checkerboard-free environment throughout the entire scene, and 6) Additionally annotated dense 6D parallel-jaw grasps. Furthermore, we also provide benchmark results of state-of-the-art category-level pose estimation networks.
Abstract（参考訳）: オブジェクトの6Dポーズを推定することは、主要な3Dコンピュータビジョン問題である。インスタンスレベルのアプローチによる有望な結果から、研究責任者はより実用的なアプリケーションシナリオのためのカテゴリレベルのポーズ推定にも取り組んでいる。しかし、よく確立されたインスタンスレベルのポーズデータセットとは異なり、利用可能なカテゴリレベルのデータセットはアノテーションの品質やポーズ量に欠ける。新しいカテゴリーレベルの6DポーズデータセットHouseCat6Dを提案する。 1)ポラリメトリックRGBと深さ(RGBD+P)の多モード性 2)2つのフォトメトリックに挑戦するカテゴリを含む10の家庭用オブジェクトカテゴリの高度に多様な194のオブジェクト。 3) エラー範囲がわずか1.35mmから1.74mmの高品質ポーズアノテーション 4)広い視点と隠蔽を有する41の大規模シーン。 5)全シーンにおけるチェッカーボードのない環境 6) 同時に高密度6Dパラレルジャウグリップを付加した。さらに,最先端カテゴリレベルのポーズ推定ネットワークのベンチマーク結果も提供する。

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