論文の概要: Object Pose Estimation with Statistical Guarantees: Conformal Keypoint
Detection and Geometric Uncertainty Propagation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12246v1
- Date: Wed, 22 Mar 2023 00:55:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 15:48:09.488304
- Title: Object Pose Estimation with Statistical Guarantees: Conformal Keypoint
Detection and Geometric Uncertainty Propagation
- Title（参考訳）: 統計的保証による物体ポーズ推定:共形鍵点検出と幾何学的不確かさ伝播
- Authors: Heng Yang, Marco Pavone
- Abstract要約: 2段階のオブジェクトポーズ推定は、まず画像上のセマンティックキーポイントを検出し、再投影誤差を最小限にして6Dポーズを推定する。
既存の手法は、推定の不確実性の証明可能な保証を提供しない。
我々は平均ポーズを計算し、最悪のエラー境界を適用するためにRANdom SA averaGing (RANSAG) を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.54398084892807
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The two-stage object pose estimation paradigm first detects semantic
keypoints on the image and then estimates the 6D pose by minimizing
reprojection errors. Despite performing well on standard benchmarks, existing
techniques offer no provable guarantees on the quality and uncertainty of the
estimation. In this paper, we inject two fundamental changes, namely conformal
keypoint detection and geometric uncertainty propagation, into the two-stage
paradigm and propose the first pose estimator that endows an estimation with
provable and computable worst-case error bounds. On one hand, conformal
keypoint detection applies the statistical machinery of inductive conformal
prediction to convert heuristic keypoint detections into circular or elliptical
prediction sets that cover the groundtruth keypoints with a user-specified
marginal probability (e.g., 90%). Geometric uncertainty propagation, on the
other, propagates the geometric constraints on the keypoints to the 6D object
pose, leading to a Pose UnceRtainty SEt (PURSE) that guarantees coverage of the
groundtruth pose with the same probability. The PURSE, however, is a nonconvex
set that does not directly lead to estimated poses and uncertainties.
Therefore, we develop RANdom SAmple averaGing (RANSAG) to compute an average
pose and apply semidefinite relaxation to upper bound the worst-case errors
between the average pose and the groundtruth. On the LineMOD Occlusion dataset
we demonstrate: (i) the PURSE covers the groundtruth with valid probabilities;
(ii) the worst-case error bounds provide correct uncertainty quantification;
and (iii) the average pose achieves better or similar accuracy as
representative methods based on sparse keypoints.
- Abstract（参考訳）: 2段階のオブジェクトポーズ推定パラダイムは、まず画像上のセマンティックキーポイントを検出し、再投影誤差を最小限にして6Dポーズを推定する。
標準ベンチマークでよく機能するにもかかわらず、既存の手法は評価の品質と不確実性に関する証明可能な保証を提供していない。
本稿では、2段階のパラダイムに2つの基本的変化、すなわち共形キーポイント検出と幾何不確実性伝播を注入し、計算可能な最悪のエラー境界を持つ推定値を与える最初のポーズ推定器を提案する。
一方、共形キーポイント検出は、帰納的共形予測の統計機構を適用して、ヒューリスティックなキーポイント検出を、ユーザーが特定した限界確率(例えば90%)で基底キーポイントをカバーする円形または楕円的な予測セットに変換する。
一方、幾何学的不確実性伝播は、キーポイント上の幾何学的制約を6次元オブジェクトのポーズに伝播させ、同じ確率で基底のポーズのカバレッジを保証するPose UnceRtainty SEt (PURSE) へと導く。
しかし、PURSEは非凸集合であり、推定されたポーズや不確実性に直接導かない。
そこで, 平均ポーズを計算し, 平均ポーズと基底の最悪のエラーを上界に半定緩和するrandom SAmple averaGing (RANSAG) を開発した。
LineMOD Occlusion データセットについて
i) PURSEは,その基盤を有効な確率で覆っている。
(ii)最悪のエラー境界は、正確な不確実性定量化を提供する。
(iii)平均ポーズは、スパースキーポイントに基づく代表方法とよく似た精度を達成する。
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