論文の概要: Pseudo Flow Consistency for Self-Supervised 6D Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10016v1
• Date: Sat, 19 Aug 2023 13:52:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 18:16:00.893287
• Title: Pseudo Flow Consistency for Self-Supervised 6D Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: 自己教師付き6次元物体ポーズ推定のための擬似フロー一貫性
• Authors: Yang Hai, Rui Song, Jiaojiao Li, David Ferstl, Yinlin Hu
• Abstract要約: 補助情報なしで純粋なRGB画像で訓練できる6次元オブジェクトポーズ推定法を提案する。 提案手法を3つの挑戦的データセット上で評価し,最先端の自己管理手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.469317161361202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most self-supervised 6D object pose estimation methods can only work with additional depth information or rely on the accurate annotation of 2D segmentation masks, limiting their application range. In this paper, we propose a 6D object pose estimation method that can be trained with pure RGB images without any auxiliary information. We first obtain a rough pose initialization from networks trained on synthetic images rendered from the target's 3D mesh. Then, we introduce a refinement strategy leveraging the geometry constraint in synthetic-to-real image pairs from multiple different views. We formulate this geometry constraint as pixel-level flow consistency between the training images with dynamically generated pseudo labels. We evaluate our method on three challenging datasets and demonstrate that it outperforms state-of-the-art self-supervised methods significantly, with neither 2D annotations nor additional depth images.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの自己監督型6Dオブジェクトポーズ推定手法は、追加の深度情報でのみ機能するか、2Dセグメンテーションマスクの正確なアノテーションに依存して、適用範囲を制限することができる。 本稿では,補助情報なしで純粋なRGB画像でトレーニング可能な6次元オブジェクトポーズ推定手法を提案する。 まず,ターゲットの3dメッシュから生成した合成画像から学習したネットワークから粗いポーズ初期化を求める。 そこで我々は,複数の異なる視点から合成-実画像対の幾何学的制約を活用する改良戦略を提案する。 この幾何学的制約を、動的に生成された擬似ラベルを持つトレーニング画像間のピクセルレベルのフロー一貫性として定式化する。 提案手法を3つの挑戦的データセット上で評価し、2Dアノテーションと追加の深度画像の両方で最先端の自己監督手法を著しく上回っていることを示す。

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