論文の概要: GenPose: Generative Category-level Object Pose Estimation via Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10531v3
• Date: Mon, 25 Dec 2023 08:03:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 22:32:52.177983
• Title: GenPose: Generative Category-level Object Pose Estimation via Diffusion Models
• Title（参考訳）: GenPose:拡散モデルによる生成カテゴリレベルのオブジェクトポス推定
• Authors: Jiyao Zhang, Mingdong Wu and Hao Dong
• Abstract要約: カテゴリーレベルのオブジェクトポーズ推定を条件付き生成モデルとして再検討することで,新しい解を提案する。 提案手法は,厳密な5d2cmおよび5d5cmの計測値に対して50%と60%を越え,REAL275データセットの最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1998359768382905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object pose estimation plays a vital role in embodied AI and computer vision, enabling intelligent agents to comprehend and interact with their surroundings. Despite the practicality of category-level pose estimation, current approaches encounter challenges with partially observed point clouds, known as the multihypothesis issue. In this study, we propose a novel solution by reframing categorylevel object pose estimation as conditional generative modeling, departing from traditional point-to-point regression. Leveraging score-based diffusion models, we estimate object poses by sampling candidates from the diffusion model and aggregating them through a two-step process: filtering out outliers via likelihood estimation and subsequently mean-pooling the remaining candidates. To avoid the costly integration process when estimating the likelihood, we introduce an alternative method that trains an energy-based model from the original score-based model, enabling end-to-end likelihood estimation. Our approach achieves state-of-the-art performance on the REAL275 dataset, surpassing 50% and 60% on strict 5d2cm and 5d5cm metrics, respectively. Furthermore, our method demonstrates strong generalizability to novel categories sharing similar symmetric properties without fine-tuning and can readily adapt to object pose tracking tasks, yielding comparable results to the current state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトのポーズ推定は、AIとコンピュータビジョンの具体化において重要な役割を果たす。 カテゴリーレベルのポーズ推定の実用性にもかかわらず、現在のアプローチは、マルチハイポテーゼ問題として知られる部分的観測点雲の課題に遭遇する。 本研究では,カテゴリーレベルのオブジェクトポーズ推定を条件付き生成モデルとして再検討し,従来のポイント・ツー・ポイント回帰から外れた新しい解を提案する。 スコアベース拡散モデルを利用して、拡散モデルから候補をサンプリングし、2段階のプロセスでそれらを集約することによりオブジェクトのポーズを推定する。 確率を推定する際のコストのかかる統合プロセスを回避するため,従来のスコアベースモデルからエネルギーベースモデルを訓練し,エンドツーエンドの推定を可能にする方法を提案する。 提案手法は, 厳密な5d2cmおよび5d5cmで50%, 60%以上の精度でREAL275データセット上での最先端性能を実現する。 さらに,本手法は,類似の対称特性を微調整せずに共有する新しいカテゴリに対して高い一般化性を示し,オブジェクトポーズ追跡タスクに容易に適応でき,現在の最先端ベースラインに匹敵する結果が得られることを示した。

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