論文の概要: A Correct-and-Certify Approach to Self-Supervise Object Pose Estimators
via Ensemble Self-Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06019v1
- Date: Sun, 12 Feb 2023 23:02:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-14 17:11:49.619741
- Title: A Correct-and-Certify Approach to Self-Supervise Object Pose Estimators
via Ensemble Self-Training
- Title(参考訳): Ensemble Self-Training を用いた自己監督型オブジェクト空間推定器の正当性検証手法
- Authors: Jingnan Shi and Rajat Talak and Dominic Maggio and Luca Carlone
- Abstract要約: 現実世界のロボティクスアプリケーションは、さまざまなシナリオで確実に動作するオブジェクトのポーズ推定方法を要求する。
最初のコントリビューションは、深度情報を用いたポーズ推定を補正する堅牢な修正モジュールの開発です。
第2の貢献は、複数のポーズ推定器を自己教師型で同時に訓練するアンサンブル自己学習アプローチである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 26.47895284071508
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Real-world robotics applications demand object pose estimation methods that
work reliably across a variety of scenarios. Modern learning-based approaches
require large labeled datasets and tend to perform poorly outside the training
domain. Our first contribution is to develop a robust corrector module that
corrects pose estimates using depth information, thus enabling existing methods
to better generalize to new test domains; the corrector operates on semantic
keypoints (but is also applicable to other pose estimators) and is fully
differentiable. Our second contribution is an ensemble self-training approach
that simultaneously trains multiple pose estimators in a self-supervised
manner. Our ensemble self-training architecture uses the robust corrector to
refine the output of each pose estimator; then, it evaluates the quality of the
outputs using observable correctness certificates; finally, it uses the
observably correct outputs for further training, without requiring external
supervision. As an additional contribution, we propose small improvements to a
regression-based keypoint detection architecture, to enhance its robustness to
outliers; these improvements include a robust pooling scheme and a robust
centroid computation. Experiments on the YCBV and TLESS datasets show the
proposed ensemble self-training outperforms fully supervised baselines while
not requiring 3D annotations on real data.
- Abstract(参考訳): 現実世界のロボットアプリケーションは、さまざまなシナリオで確実に機能するオブジェクトポーズ推定メソッドを要求する。
現代の学習ベースのアプローチでは、大きなラベル付きデータセットが必要となり、トレーニングドメイン外ではパフォーマンスが低下する傾向がある。
私たちの最初の貢献は、深さ情報を使用してポーズ推定を補正し、既存のメソッドを新しいテストドメインにより良い一般化を可能にする堅牢な補正モジュールを開発することです。
第2の貢献は、複数のポーズ推定器を自己監督的に同時に訓練するアンサンブル自己学習アプローチである。
我々のアンサンブル自己学習アーキテクチャは、頑健な修正器を用いて各ポーズ推定器の出力を洗練し、観測可能な正確性証明を用いて出力の品質を評価する。
付加的な貢献として、リグレッションベースのキーポイント検出アーキテクチャの小さな改善を提案し、その堅牢性を高めるために、ロバストなプーリングスキームとロバストなセントロイド計算を含む。
ycbvおよびtlessデータセットにおける実験では、実データに3dアノテーションを必要とせず、完全に教師付きベースラインを満たしている。
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