論文の概要: SE(3) Diffusion Model-based Point Cloud Registration for Robust 6D Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17359v1
• Date: Thu, 26 Oct 2023 12:47:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 20:30:40.173840
• Title: SE(3) Diffusion Model-based Point Cloud Registration for Robust 6D Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: SE(3) 拡散モデルに基づくロバスト6次元オブジェクト位置推定のための点クラウド登録
• Authors: Haobo Jiang, Mathieu Salzmann, Zheng Dang, Jin Xie, and Jian Yang
• Abstract要約: 実世界のシナリオにおける6次元オブジェクトポーズ推定のためのSE(3)拡散モデルに基づく点クラウド登録フレームワークを提案する。 提案手法は,3次元登録タスクをデノナイズ拡散過程として定式化し,音源雲の姿勢を段階的に洗練する。 実世界のTUD-L, LINEMOD, およびOccluded-LINEMODデータセットにおいて, 拡散登録フレームワークが顕著なポーズ推定性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.16525145765604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce an SE(3) diffusion model-based point cloud registration framework for 6D object pose estimation in real-world scenarios. Our approach formulates the 3D registration task as a denoising diffusion process, which progressively refines the pose of the source point cloud to obtain a precise alignment with the model point cloud. Training our framework involves two operations: An SE(3) diffusion process and an SE(3) reverse process. The SE(3) diffusion process gradually perturbs the optimal rigid transformation of a pair of point clouds by continuously injecting noise (perturbation transformation). By contrast, the SE(3) reverse process focuses on learning a denoising network that refines the noisy transformation step-by-step, bringing it closer to the optimal transformation for accurate pose estimation. Unlike standard diffusion models used in linear Euclidean spaces, our diffusion model operates on the SE(3) manifold. This requires exploiting the linear Lie algebra $\mathfrak{se}(3)$ associated with SE(3) to constrain the transformation transitions during the diffusion and reverse processes. Additionally, to effectively train our denoising network, we derive a registration-specific variational lower bound as the optimization objective for model learning. Furthermore, we show that our denoising network can be constructed with a surrogate registration model, making our approach applicable to different deep registration networks. Extensive experiments demonstrate that our diffusion registration framework presents outstanding pose estimation performance on the real-world TUD-L, LINEMOD, and Occluded-LINEMOD datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,現実シナリオにおける6次元オブジェクトポーズ推定のためのSE(3)拡散モデルに基づく点クラウド登録フレームワークを提案する。 提案手法は, 3D 登録タスクをデノナイズ拡散過程として定式化し, 原点雲の姿勢を段階的に洗練し, モデル点雲との正確な整合を得る。 フレームワークのトレーニングには、SE(3)拡散プロセスとSE(3)逆プロセスという2つの操作が含まれる。 SE(3)拡散過程は、ノイズ(摂動変換)を連続的に注入することによって、一対の点雲の最適な剛性変換を徐々に摂動する。 対照的に、se(3)逆プロセスは、ノイズのある変換を段階的に洗練し、正確なポーズ推定のための最適な変換に近づける、分調ネットワークの学習に焦点を当てている。 線型ユークリッド空間で使われる標準拡散モデルとは異なり、我々の拡散モデルは SE(3) 多様体上で動く。 これにより線型リー代数 $\mathfrak{se}(3)$ を SE(3) に関連付け、拡散過程と逆過程の間の変換遷移を制限する必要がある。 さらに,分散ネットワークを効果的にトレーニングするために,モデル学習のための最適化目標として,登録固有の変分下限を導出する。 さらに,提案手法を異なる深層登録ネットワークに適用できるように,サブロゲート登録モデルを用いてデノイジングネットワークを構築することができることを示した。 我々の拡散登録フレームワークは,実世界のTUD-L,LINEMOD,Occluded-LINEMODデータセットに対して優れたポーズ推定性能を示す。

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