論文の概要: VoxDet: Voxel Learning for Novel Instance Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17220v2
• Date: Tue, 30 May 2023 17:10:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 11:34:43.753514
• Title: VoxDet: Voxel Learning for Novel Instance Detection
• Title（参考訳）: VoxDet: 新しいインスタンス検出のためのVoxel Learning
• Authors: Bowen Li, Jiashun Wang, Yaoyu Hu, Chen Wang, Sebastian Scherer
• Abstract要約: 未知のインスタンスを検出するための3D幾何認識フレームワークであるVoxDetを紹介した。 VoxDetは強力な3Dボクセル表現と信頼性の高いボクセルマッチング機構を完全に活用している。 3次元ボクセル表現は幾何学を符号化しているので、まず相対回転を推定し、整列したボクセルを比較することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.2662797317439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting unseen instances based on multi-view templates is a challenging problem due to its open-world nature. Traditional methodologies, which primarily rely on 2D representations and matching techniques, are often inadequate in handling pose variations and occlusions. To solve this, we introduce VoxDet, a pioneer 3D geometry-aware framework that fully utilizes the strong 3D voxel representation and reliable voxel matching mechanism. VoxDet first ingeniously proposes template voxel aggregation (TVA) module, effectively transforming multi-view 2D images into 3D voxel features. By leveraging associated camera poses, these features are aggregated into a compact 3D template voxel. In novel instance detection, this voxel representation demonstrates heightened resilience to occlusion and pose variations. We also discover that a 3D reconstruction objective helps to pre-train the 2D-3D mapping in TVA. Second, to quickly align with the template voxel, VoxDet incorporates a Query Voxel Matching (QVM) module. The 2D queries are first converted into their voxel representation with the learned 2D-3D mapping. We find that since the 3D voxel representations encode the geometry, we can first estimate the relative rotation and then compare the aligned voxels, leading to improved accuracy and efficiency. Exhaustive experiments are conducted on the demanding LineMod-Occlusion, YCB-video, and the newly built RoboTools benchmarks, where VoxDet outperforms various 2D baselines remarkably with 20% higher recall and faster speed. To the best of our knowledge, VoxDet is the first to incorporate implicit 3D knowledge for 2D tasks.
• Abstract（参考訳）: マルチビューテンプレートに基づくunseenインスタンスの検出は、そのオープンワールドの性質上、難しい問題である。 2次元表現とマッチング技術に主に依存する伝統的な方法論は、ポーズのバリエーションやオクルージョンを扱うのに不十分であることが多い。 この問題を解決するために,我々は,強力な3次元ボクセル表現と信頼性の高いボクセルマッチング機構をフルに活用した,先駆的な3次元幾何認識フレームワークvoxdetを紹介する。 VoxDetはまず、マルチビュー2D画像を効果的に3Dボクセル特徴に変換するテンプレートボクセルアグリゲーション(TVA)モジュールを提案する。 関連するカメラポーズを活用することで、これらの機能はコンパクトな3dテンプレートvoxelに集約される。 新規なインスタンス検出では、このボクセル表現は閉塞に対する抵抗性を高め、変動を生じさせる。 また,TVAの2D-3Dマッピングを事前学習する上で,3次元再構成の目的が有効であることが判明した。 次に、VoxDetはテンプレートのvoxelと迅速に連携するために、Query Voxel Matching (QVM)モジュールを組み込んでいる。 2dクエリはまず、学習した2d-3dマッピングでvoxel表現に変換される。 3次元ボクセル表現は幾何学をエンコードするので、まず相対回転を推定し、配置されたボクセルを比較することで精度と効率が向上する。 要求されるLineMod-Occlusion、YCB-video、新たに構築されたRoboToolsベンチマークにおいて、VoxDetはリコール率20%、高速な2Dベースラインを著しく上回っている。 私たちの知識を最大限に活用するために、VoxDetは暗黙の3D知識を2Dタスクに取り入れた最初の企業です。

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