論文の概要: FDCT: Fast Depth Completion for Transparent Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12274v1
• Date: Sun, 23 Jul 2023 09:34:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 17:01:18.898413
• Title: FDCT: Fast Depth Completion for Transparent Objects
• Title（参考訳）: FDCT: 透明物体の高速深度補完
• Authors: Tianan Li, Zhehan Chen, Huan Liu, Chen Wang
• Abstract要約: 透過性オブジェクト(FDCT)のための高速深度補完フレームワークを提案する。 FDCTは、最先端の手法よりも高い精度で約70 FPSを動作させることができる。 また、FDCTは、オブジェクト把握タスクにおけるポーズ推定を改善することができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.314714760448407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Depth completion is crucial for many robotic tasks such as autonomous driving, 3-D reconstruction, and manipulation. Despite the significant progress, existing methods remain computationally intensive and often fail to meet the real-time requirements of low-power robotic platforms. Additionally, most methods are designed for opaque objects and struggle with transparent objects due to the special properties of reflection and refraction. To address these challenges, we propose a Fast Depth Completion framework for Transparent objects (FDCT), which also benefits downstream tasks like object pose estimation. To leverage local information and avoid overfitting issues when integrating it with global information, we design a new fusion branch and shortcuts to exploit low-level features and a loss function to suppress overfitting. This results in an accurate and user-friendly depth rectification framework which can recover dense depth estimation from RGB-D images alone. Extensive experiments demonstrate that FDCT can run about 70 FPS with a higher accuracy than the state-of-the-art methods. We also demonstrate that FDCT can improve pose estimation in object grasping tasks. The source code is available at https://github.com/Nonmy/FDCT
• Abstract（参考訳）: 深さの完成は、自律運転や3D再構築、操作といった多くのロボット作業にとって不可欠である。 著しい進歩にもかかわらず、既存の手法は計算集約的であり、しばしば低消費電力ロボットプラットフォームのリアルタイム要求を満たさない。 加えて、ほとんどのメソッドは不透明なオブジェクトのために設計されており、反射と屈折の特別な特性のために透明なオブジェクトに苦しむ。 これらの課題に対処するため,我々は,オブジェクトポーズ推定などの下流タスクにも有効である透過的オブジェクト(fdct)のための高速深さ補完フレームワークを提案する。 地域情報を活用し,グローバル情報と統合する際の過剰フィッティングを回避するために,新しい融合ブランチとショートカットを設計し,低レベル機能と損失関数を活用し、過剰フィッティングを抑制する。 これにより,RGB-D画像のみからの深度推定を再現する,高精度でユーザフレンドリな深度補正フレームワークが実現される。 広範な実験により、fdctは最先端の手法よりも高い精度で約70fpsで動作できることが示されている。 また,fdctは対象把握タスクにおけるポーズ推定を改善できることを実証する。 ソースコードはhttps://github.com/Nonmy/FDCTで入手できる。

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