論文の概要: HiPose: Hierarchical Binary Surface Encoding and Correspondence Pruning for RGB-D 6DoF Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12588v2
• Date: Sun, 31 Mar 2024 12:06:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-02 15:05:24.198901
• Title: HiPose: Hierarchical Binary Surface Encoding and Correspondence Pruning for RGB-D 6DoF Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: HiPose:RGB-D 6DoFオブジェクトポス推定のための階層的二元曲面符号化と対応プルーニング
• Authors: Yongliang Lin, Yongzhi Su, Praveen Nathan, Sandeep Inuganti, Yan Di, Martin Sundermeyer, Fabian Manhardt, Didier Stricke, Jason Rambach, Yu Zhang,
• Abstract要約: HiPoseは、単一のRGB-D画像から6DoFオブジェクトのポーズ推定を行うための新しい密度対応手法である。 本手法はすべての精錬不要手法を超越し, 高価な精錬方式に匹敵する手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.263870714867213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we present a novel dense-correspondence method for 6DoF object pose estimation from a single RGB-D image. While many existing data-driven methods achieve impressive performance, they tend to be time-consuming due to their reliance on rendering-based refinement approaches. To circumvent this limitation, we present HiPose, which establishes 3D-3D correspondences in a coarse-to-fine manner with a hierarchical binary surface encoding. Unlike previous dense-correspondence methods, we estimate the correspondence surface by employing point-to-surface matching and iteratively constricting the surface until it becomes a correspondence point while gradually removing outliers. Extensive experiments on public benchmarks LM-O, YCB-V, and T-Less demonstrate that our method surpasses all refinement-free methods and is even on par with expensive refinement-based approaches. Crucially, our approach is computationally efficient and enables real-time critical applications with high accuracy requirements.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,1枚のRGB-D画像から6DoFオブジェクトのポーズ推定を行う手法を提案する。 既存のデータ駆動手法の多くは素晴らしいパフォーマンスを達成するが、レンダリングベースの洗練アプローチに依存しているため、時間がかかる傾向にある。 この制限を回避するため,階層的二元曲面符号化を用いて3D-3D対応を粗い方法で確立するHiPoseを提案する。 従来の高密度対応法とは異なり, 点対面マッチングを用いて対応面を推定し, 段階的に外接点を除去し, 対応点となるまで表面を反復的に収縮する。 LM-O, YCB-V, T-Lessのベンチマーク実験により, 本手法はすべての改良フリー手法を超越し, 高価な改良ベース手法と同等であることが示された。 重要な点として,本手法は計算効率が高く,高精度なリアルタイムクリティカルアプリケーションを実現する。

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