論文の概要: Open Challenges for Monocular Single-shot 6D Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11827v1
• Date: Thu, 23 Feb 2023 07:26:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 16:00:53.498520
• Title: Open Challenges for Monocular Single-shot 6D Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: 単眼単発6Dオブジェクトポース推定のためのオープンチャレンジ
• Authors: Stefan Thalhammer, Peter H\"onig, Jean-Baptiste Weibel, Markus Vincze
• Abstract要約: オブジェクトポーズ推定は、ロボット操作、ビンピック、拡張現実、シーン理解を可能にする非自明なタスクである。 単分子オブジェクトのポーズ推定は、高い性能のディープラーニングベースのソリューションの台頭とともに、かなりの勢いを増した。 我々は、研究者が関連する研究のアイデアを定式化し、技術の現状を効果的に進めるために、有望な研究の方向性を特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.01623452269803
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Object pose estimation is a non-trivial task that enables robotic manipulation, bin picking, augmented reality, and scene understanding, to name a few use cases. Monocular object pose estimation gained considerable momentum with the rise of high-performing deep learning-based solutions and is particularly interesting for the community since sensors are inexpensive and inference is fast. Prior works establish the comprehensive state of the art for diverse pose estimation problems. Their broad scopes make it difficult to identify promising future directions. We narrow down the scope to the problem of single-shot monocular 6D object pose estimation, which is commonly used in robotics, and thus are able to identify such trends. By reviewing recent publications in robotics and computer vision, the state of the art is established at the union of both fields. Following that, we identify promising research directions in order to help researchers to formulate relevant research ideas and effectively advance the state of the art. Findings include that methods are sophisticated enough to overcome the domain shift and that occlusion handling is a fundamental challenge. We also highlight problems such as novel object pose estimation and challenging materials handling as central challenges to advance robotics.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトのポーズ推定は、ロボット操作、ビンピック、拡張現実、シーン理解を可能にする非自明なタスクである。 単眼物体のポーズ推定は、高性能なディープラーニングベースのソリューションの台頭とともにかなりの勢いを増し、センサが安価で推論が速いため、コミュニティにとって特に興味深い。 先行研究は多種多様なポーズ推定問題に対する芸術の包括的状態を確立する。 その広い範囲は将来有望な方向を特定するのを困難にしている。 我々は,ロボット工学でよく用いられる単発モノクロ6Dオブジェクトのポーズ推定の問題の範囲を狭め,そのような傾向を識別することができる。 ロボティクスとコンピュータビジョンに関する最近の論文をレビューすることで、両方の分野の連合に最先端の芸術が確立される。 その後、研究者が関連する研究のアイデアを定式化し、技術の現状を効果的に進めるための有望な研究方向を特定した。 例えば、メソッドはドメインシフトを克服するのに十分な高度であり、オクルージョンハンドリングは根本的な課題である。 また,ロボット工学を進歩させる上での課題として,新規なオブジェクトポーズ推定や課題処理といった課題も強調する。

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