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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11543v2
• Date: Wed, 28 Feb 2024 15:46:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 19:04:13.054797
• 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が提案した層の精度に果たす役割について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1603243575080535
• 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 and a custom-built dataset we call Transparent Tableware Dataset (TTD), 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 code of our method and the TTD dataset.
• 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。 一 識別可能なRANSAC層をよく知られた単眼ポーズ推定網に導入すること。 二 複数ビューから情報を融合できる不確実性駆動型多視点pnpソルバの活用 提案手法は,難易度の高い公開ステレオオブジェクトポーズ推定データセットと,透明テーブルウェアデータセット(ttd)と呼ばれるカスタム構築データセットについて評価し,最近の他のアプローチに対して最先端の結果を得る。 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,本手法とTTDデータセットのコードについて述べる。

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