論文の概要: Spacecraft Pose Estimation Based on Unsupervised Domain Adaptation and
on a 3D-Guided Loss Combination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13415v1
- Date: Tue, 27 Dec 2022 08:57:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 15:29:54.338229
- Title: Spacecraft Pose Estimation Based on Unsupervised Domain Adaptation and
on a 3D-Guided Loss Combination
- Title(参考訳): 非教師なし領域適応と3次元誘導損失結合に基づく宇宙船のポーズ推定
- Authors: Juan Ignacio Bravo P\'erez-Villar, \'Alvaro Garc\'ia-Mart\'in, Jes\'us
Besc\'os
- Abstract要約: 宇宙船のポーズ推定は、2つの宇宙船が互いに周回しなければならない宇宙ミッションを可能にする重要なタスクである。
ポーズ推定の最先端アルゴリズムは、データ駆動方式を採用している。
宇宙環境に関連するコストと困難のために、宇宙環境で撮影された宇宙船の実際の訓練データが欠落している。
これは3Dデータシミュレータの導入を動機付け、データ可用性の問題を解決すると同時に、トレーニング(ソース)とテスト(ターゲット)ドメインの間に大きなギャップを導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spacecraft pose estimation is a key task to enable space missions in which
two spacecrafts must navigate around each other. Current state-of-the-art
algorithms for pose estimation employ data-driven techniques. However, there is
an absence of real training data for spacecraft imaged in space conditions due
to the costs and difficulties associated with the space environment. This has
motivated the introduction of 3D data simulators, solving the issue of data
availability but introducing a large gap between the training (source) and test
(target) domains. We explore a method that incorporates 3D structure into the
spacecraft pose estimation pipeline to provide robustness to intensity domain
shift and we present an algorithm for unsupervised domain adaptation with
robust pseudo-labelling. Our solution has ranked second in the two categories
of the 2021 Pose Estimation Challenge organised by the European Space Agency
and the Stanford University, achieving the lowest average error over the two
categories.
- Abstract(参考訳): 宇宙船のポーズ推定は、2つの宇宙船が互いに周回しなければならない宇宙ミッションを可能にする重要なタスクである。
データ駆動手法を用いたポーズ推定の現状と課題
しかし、宇宙環境に関わるコストや困難のために、宇宙環境に撮影された宇宙船の実際の訓練データが欠如している。
これは3Dデータシミュレータの導入を動機付け、データ可用性の問題を解決すると同時に、トレーニング(ソース)とテスト(ターゲット)ドメインの間に大きなギャップを導入する。
本研究では,3次元構造を宇宙船の姿勢推定パイプラインに組み込んで,強度領域シフトに対するロバスト性を提供し,ロバストな擬似ラベルを用いた教師なし領域適応のためのアルゴリズムを提案する。
当社のソリューションは、欧州宇宙機関とスタンフォード大学が主催する2021年のポス推定チャレンジの2つのカテゴリで2番目にランク付けされ、この2つのカテゴリにおいて最も低い平均誤差を達成しました。
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