論文の概要: RGB-based Category-level Object Pose Estimation via Decoupled Metric Scale Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10255v2
• Date: Wed, 18 Oct 2023 08:21:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-19 19:30:30.323854
• Title: RGB-based Category-level Object Pose Estimation via Decoupled Metric Scale Recovery
• Title（参考訳）: デカップリングメトリックスケールリカバリによるrgbに基づくカテゴリレベルのオブジェクトポーズ推定
• Authors: Jiaxin Wei, Xibin Song, Weizhe Liu, Laurent Kneip, Hongdong Li and Pan Ji
• Abstract要約: 本研究では、6次元のポーズとサイズ推定を分離し、不完全なスケールが剛性変換に与える影響を緩和するパイプラインを提案する。 具体的には,事前学習した単分子推定器を用いて局所的な幾何学的情報を抽出する。 別個のブランチは、カテゴリレベルの統計に基づいてオブジェクトのメートル法スケールを直接復元するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.13154206106259
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While showing promising results, recent RGB-D camera-based category-level object pose estimation methods have restricted applications due to the heavy reliance on depth sensors. RGB-only methods provide an alternative to this problem yet suffer from inherent scale ambiguity stemming from monocular observations. In this paper, we propose a novel pipeline that decouples the 6D pose and size estimation to mitigate the influence of imperfect scales on rigid transformations. Specifically, we leverage a pre-trained monocular estimator to extract local geometric information, mainly facilitating the search for inlier 2D-3D correspondence. Meanwhile, a separate branch is designed to directly recover the metric scale of the object based on category-level statistics. Finally, we advocate using the RANSAC-P$n$P algorithm to robustly solve for 6D object pose. Extensive experiments have been conducted on both synthetic and real datasets, demonstrating the superior performance of our method over previous state-of-the-art RGB-based approaches, especially in terms of rotation accuracy. Code: https://github.com/goldoak/DMSR.
• Abstract（参考訳）: 近年のRGB-Dカメラを用いたカテゴリーレベルのオブジェクトポーズ推定法では,深度センサへの依存度が高いため,適用が制限されている。 rgbのみの手法は、この問題の代替を提供するが、単眼的な観察から生じる固有のスケールの曖昧さに苦しむ。 本稿では,不完全スケールが剛体変換に与える影響を緩和するために,6次元ポーズとサイズ推定を分離する新しいパイプラインを提案する。 具体的には,事前学習した単眼推定器を用いて局所幾何情報を抽出し,不規則な2d-3d対応の探索を容易にする。 一方、別個のブランチは、カテゴリレベルの統計に基づいてオブジェクトのメートル法スケールを直接復元するように設計されている。 最後に,RANSAC-P$n$Pアルゴリズムを用いて6次元オブジェクトポーズを頑健に解くことを提案する。 合成データと実データの両方で広範な実験が行われ、従来のrgbベースのアプローチ、特に回転精度の点でより優れた性能を示している。 コード:https://github.com/goldoak/DMSR。

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