論文の概要: ZeroPose: CAD-Model-based Zero-Shot Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17934v2
• Date: Mon, 21 Aug 2023 09:18:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 23:46:43.935501
• Title: ZeroPose: CAD-Model-based Zero-Shot Pose Estimation
• Title（参考訳）: ZeroPose:CADモデルに基づくゼロショットポス推定
• Authors: Jianqiu Chen, Mingshan Sun, Tianpeng Bao, Rui Zhao, Liwei Wu, Zhenyu He
• Abstract要約: CADモデルに基づくゼロショットポーズ推定パイプラインZeroPoseを提案する。 提案手法により,従来見ていなかったオブジェクトに対するポーズパラメータを,トレーニングを必要とせずに正確に推定することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.495700754681124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a CAD model-based zero-shot pose estimation pipeline called ZeroPose. Existing pose estimation methods remain to require expensive training when applied to an unseen object, which greatly hinders their scalability in the practical application of industry. In contrast, the proposed method enables the accurate estimation of pose parameters for previously unseen objects without the need for training. Specifically, we design a two-step pipeline consisting of CAD model-based zero-shot instance segmentation and a zero-shot pose estimator. For the first step, there is a simple but effective way to leverage CAD models and visual foundation models SAM and Imagebind to segment the interest unseen object at the instance level. For the second step, we based on the intensive geometric information in the CAD model of the rigid object to propose a lightweight hierarchical geometric structure matching mechanism achieving zero-shot pose estimation. Extensive experimental results on the seven core datasets on the BOP challenge show that the proposed zero-shot instance segmentation methods achieve comparable performance with supervised MaskRCNN and the zero-shot pose estimation results outperform the SOTA pose estimators with better efficiency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ZeroPoseと呼ばれるCADモデルに基づくゼロショットポーズ推定パイプラインを提案する。 既存のポーズ推定手法は、未発見のオブジェクトに適用される場合、高価なトレーニングを必要とするため、産業の実用的な応用においてスケーラビリティが著しく阻害される。 対照的に,提案手法では,学習を必要とせず,未発見物体のポーズパラメータを高精度に推定できる。 具体的には,cadモデルに基づくゼロショットインスタンスセグメンテーションとゼロショットポーズ推定器からなる2ステップパイプラインを設計する。 最初のステップでは、CADモデルとビジュアルファンデーションモデルを活用するためのシンプルだが効果的な方法があります。 第2段階として,剛体物体のcadモデルにおける集中幾何情報に基づいて,ゼロショットポーズ推定を実現する軽量な階層幾何構造マッチング機構を提案する。 BOPチャレンジにおける7つのコアデータセットの大規模な実験結果から、提案手法は教師付きMaskRCNNと同等の性能を達成し、ゼロショットポーズ推定結果はSOTAのポーズ推定を効率良く上回ることを示した。

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