論文の概要: RGB-D-Based Categorical Object Pose and Shape Estimation: Methods,
Datasets, and Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08147v1
- Date: Thu, 19 Jan 2023 15:59:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-20 14:39:37.173710
- Title: RGB-D-Based Categorical Object Pose and Shape Estimation: Methods,
Datasets, and Evaluation
- Title（参考訳）: RGB-Dをベースとしたカテゴリオブジェクトマップと形状推定:方法,データセット,評価
- Authors: Leonard Bruns, Patric Jensfelt
- Abstract要約: この研究は、メソッド、データセット、評価プロトコルの観点から、この分野の概要を提供する。
我々は、メトリクスやデータセットを含む主要な評価プロトコルを批判的に見ていく。
我々は、新しいメトリクスセットを提案し、Redwoodデータセットに新しいアノテーションを提供し、公正な比較で最先端の手法を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.71097144710995
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, various methods for 6D pose and shape estimation of objects at a
per-category level have been proposed. This work provides an overview of the
field in terms of methods, datasets, and evaluation protocols. First, an
overview of existing works and their commonalities and differences is provided.
Second, we take a critical look at the predominant evaluation protocol,
including metrics and datasets. Based on the findings, we propose a new set of
metrics, contribute new annotations for the Redwood dataset, and evaluate
state-of-the-art methods in a fair comparison. The results indicate that
existing methods do not generalize well to unconstrained orientations and are
actually heavily biased towards objects being upright. We provide an
easy-to-use evaluation toolbox with well-defined metrics, methods, and dataset
interfaces, which allows evaluation and comparison with various
state-of-the-art approaches
(https://github.com/roym899/pose_and_shape_evaluation).
- Abstract（参考訳）: 近年,6次元ポーズの方法やカテゴリ単位の物体形状推定手法が提案されている。
この研究は、メソッド、データセット、評価プロトコルの観点から、この分野の概要を提供する。
まず,既存作品の概要と共通点と相違点について述べる。
第二に、メトリクスやデータセットを含む主要な評価プロトコルを批判的に見ていく。
この結果に基づき,新しいメトリクスセットを提案し,redwoodデータセットに新しいアノテーションを提供し,公平に比較して最先端のメソッドを評価する。
その結果、既存の手法は制約のない向きにうまく一般化せず、実際には直立するオブジェクトに対して強く偏っていることが示された。
本稿では,さまざまな最先端手法(https://github.com/roym899/pose_and_shape_evaluation)による評価と比較が可能な,明確に定義されたメトリクス,メソッド,データセットインターフェースを備えた使いやすい評価ツールボックスを提供する。
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