論文の概要: KVN: Keypoints Voting Network with Differentiable RANSAC for Stereo Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11543v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 12:43:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 12:32:45.776195
• Title: KVN: Keypoints Voting Network with Differentiable RANSAC for Stereo Pose Estimation
• Title（参考訳）: KVN: ステレオポース推定のための微分可能なRANSACによる投票ネットワーク
• Authors: Ivano Donadi and Alberto Pretto
• Abstract要約: 我々は、よく知られた単分子ポーズ推定ネットワークに微分可能なRANSAC層を導入する。 本稿では,RANSAC層が提案手法の精度において重要な役割を担っていることを示す。 本稿では,提案手法のオープンソース実装について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object pose estimation is a fundamental computer vision task exploited in several robotics and augmented reality applications. Many established approaches rely on predicting 2D-3D keypoint correspondences using RANSAC (Random sample consensus) and estimating the object pose using the PnP (Perspective-n-Point) algorithm. Being RANSAC non-differentiable, correspondences cannot be directly learned in an end-to-end fashion. In this paper, we address the stereo image-based object pose estimation problem by (i) introducing a differentiable RANSAC layer into a well-known monocular pose estimation network; (ii) exploiting an uncertainty-driven multi-view PnP solver which can fuse information from multiple views. We evaluate our approach on a challenging public stereo object pose estimation dataset, yielding state-of-the-art results against other recent approaches. Furthermore, in our ablation study, we show that the differentiable RANSAC layer plays a significant role in the accuracy of the proposed method. We release with this paper the open-source implementation of our method.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトポーズ推定は、いくつかのロボティクスや拡張現実アプリケーションで利用される基本的なコンピュータビジョンタスクである。 多くの確立されたアプローチでは、RANSAC (Random sample consensus) を用いて2D-3Dキーポイント対応を予測し、PnP (Perspective-n-Point) アルゴリズムを用いてオブジェクトのポーズを推定する。 RANSACは非微分可能であるため、通信はエンドツーエンドで直接学習することはできない。 本稿では,ステレオ画像に基づく物体ポーズ推定問題に対処する。 二 識別可能なRANSAC層をよく知られた単眼ポーズ推定ネットワークに導入すること。 (ii)複数のビューから情報を融合できる不確実性駆動型マルチビューpnpソルバの活用。 提案手法は, 公的なステレオオブジェクトポーズ推定データセットに対するアプローチを評価し, 最近のアプローチに対して最先端の成果をもたらす。 さらに,本研究では,RANSAC層が提案手法の精度において重要な役割を担っていることを示す。 本稿では,本手法のオープンソース実装について述べる。

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