論文の概要: Bridging the Domain Gap in Satellite Pose Estimation: a Self-Training Approach based on Geometrical Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12103v1
• Date: Fri, 23 Dec 2022 01:47:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 16:55:44.882308
• Title: Bridging the Domain Gap in Satellite Pose Estimation: a Self-Training Approach based on Geometrical Constraints
• Title（参考訳）: 衛星ポーズ推定における領域ギャップの橋渡し--幾何学的制約に基づく自己学習アプローチ
• Authors: Zi Wang, Minglin Chen, Yulan Guo, Zhang Li, Qifeng Yu
• Abstract要約: ドメインに依存しない幾何学的制約に基づく自己学習フレームワークを提案する。 具体的には、ニューラルネットワークをトレーニングして、衛星の2Dキーポイントを予測する。 実験の結果,本手法は対象領域に順応することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.15764885297801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, unsupervised domain adaptation in satellite pose estimation has gained increasing attention, aiming at alleviating the annotation cost for training deep models. To this end, we propose a self-training framework based on the domain-agnostic geometrical constraints. Specifically, we train a neural network to predict the 2D keypoints of a satellite and then use PnP to estimate the pose. The poses of target samples are regarded as latent variables to formulate the task as a minimization problem. Furthermore, we leverage fine-grained segmentation to tackle the information loss issue caused by abstracting the satellite as sparse keypoints. Finally, we iteratively solve the minimization problem in two steps: pseudo-label generation and network training. Experimental results show that our method adapts well to the target domain. Moreover, our method won the 1st place on the sunlamp task of the second international Satellite Pose Estimation Competition.
• Abstract（参考訳）: 近年,衛星ポーズ推定における教師なし領域適応が注目され,深層モデルのトレーニングに要するアノテーションコストの軽減が図られている。 そこで本研究では,ドメインに依存しない幾何学的制約に基づく自己学習フレームワークを提案する。 具体的には、ニューラルネットワークを使って衛星の2Dキーポイントを予測し、PnPを使ってポーズを推定する。 対象サンプルのポーズは、タスクを最小化問題として定式化する潜在変数とみなされる。 さらに,衛星をスパースキーポイントとして抽象化することで生じる情報損失問題に対処するために,きめ細かいセグメンテーションを利用する。 最後に,擬似ラベル生成とネットワークトレーニングという2つのステップで,最小化問題を反復的に解く。 実験の結果,本手法は対象領域によく適合することがわかった。 さらに,第2回国際衛星ポース推定コンペティションのサンランプ作業において,本手法が第1位となった。

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