論文の概要: Parcel3D: Shape Reconstruction from Single RGB Images for Applications in Transportation Logistics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08994v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 13:55:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 14:31:07.337298
• Title: Parcel3D: Shape Reconstruction from Single RGB Images for Applications in Transportation Logistics
• Title（参考訳）: Parcel3D:単一RGB画像からの形状再構成による輸送ロジスティックスへの応用
• Authors: Alexander Naumann, Felix Hertlein, Laura D\"orr, Kai Furmans
• Abstract要約: 本研究では,ロジスティクスにおける損傷の防止と改ざん検出に焦点をあて,損傷の可能性のあるパーセルの3次元形状復元問題に取り組む。 本稿では,Google Scanned Objects (GSO)データセットに基づく新しい合成データセットParcel3Dを提案する。 本稿では,3次元境界ボックスと反復メッシュリファインメントを併用した,CubeRefine R-CNNという新しいアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We focus on enabling damage and tampering detection in logistics and tackle the problem of 3D shape reconstruction of potentially damaged parcels. As input we utilize single RGB images, which corresponds to use-cases where only simple handheld devices are available, e.g. for postmen during delivery or clients on delivery. We present a novel synthetic dataset, named Parcel3D, that is based on the Google Scanned Objects (GSO) dataset and consists of more than 13,000 images of parcels with full 3D annotations. The dataset contains intact, i.e. cuboid-shaped, parcels and damaged parcels, which were generated in simulations. We work towards detecting mishandling of parcels by presenting a novel architecture called CubeRefine R-CNN, which combines estimating a 3D bounding box with an iterative mesh refinement. We benchmark our approach on Parcel3D and an existing dataset of cuboid-shaped parcels in real-world scenarios. Our results show, that while training on Parcel3D enables transfer to the real world, enabling reliable deployment in real-world scenarios is still challenging. CubeRefine R-CNN yields competitive performance in terms of Mesh AP and is the only model that directly enables deformation assessment by 3D mesh comparison and tampering detection by comparing viewpoint invariant parcel side surface representations. Dataset and code are available at https://a-nau.github.io/parcel3d.
• Abstract（参考訳）: 我々は,ロジスティクスにおける損傷とタンパリングの検出を可能にすることに注力し,損傷の可能性のある小包の3次元形状復元問題に取り組む。 入力として、単一のrgbイメージを使用し、例えば配達中の郵便配達員や配達中のクライアントなど、単純なハンドヘルドデバイスのみを利用できるユースケースに対応します。 本稿では,google scanned objects (gso) データセットをベースとし,完全な3dアノテーションを備えた13,000以上のパーセル画像からなる,新しい合成データセットparcel3dを提案する。 データセットには、シミュレーションで生成されたcuboid型、parcels、および損傷したparcelsを含む。 3dバウンディングボックスの推定と反復メッシュリファインメントを組み合わせた,cuberefine r-cnnと呼ばれる新しいアーキテクチャを提案することで,小包のミスハンドリングの検出に取り組んでいる。 実世界のシナリオでParcel3Dと既存のcuboid-shaped parcelsのデータセットをベンチマークする。 以上の結果から,Parcel3Dのトレーニングは実世界への移動を可能にするが,現実のシナリオへの信頼性の高い展開を実現することは依然として困難である。 立方体refine r-cnn はメッシュ ap の点で競合性能を示し、3次元メッシュ比較とタンパリング検出による直接変形評価を可能にする唯一のモデルである。 データセットとコードはhttps://a-nau.github.io/parcel3dで入手できる。

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