論文の概要: PViT-6D: Overclocking Vision Transformers for 6D Pose Estimation with
Confidence-Level Prediction and Pose Tokens
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17504v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 10:27:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-30 21:57:08.847778
- Title: PViT-6D: Overclocking Vision Transformers for 6D Pose Estimation with
Confidence-Level Prediction and Pose Tokens
- Title（参考訳）: PViT-6D:信頼レベル予測とポストークンを用いた6次元ポス推定のためのオーバークロック視覚変換器
- Authors: Sebastian Stapf, Tobias Bauernfeind, Marco Riboldi
- Abstract要約: 分類トークンのカスタマイズによる直接6次元ポーズ推定のための視覚変換器の機能について検討する。
また、ほとんどの6次元ポーズ推定フレームワークに簡単に組み込むことができる、ポーズの信頼度を決定するための簡単な方法も導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the current state of 6D pose estimation, top-performing techniques depend
on complex intermediate correspondences, specialized architectures, and
non-end-to-end algorithms. In contrast, our research reframes the problem as a
straightforward regression task by exploring the capabilities of Vision
Transformers for direct 6D pose estimation through a tailored use of
classification tokens. We also introduce a simple method for determining pose
confidence, which can be readily integrated into most 6D pose estimation
frameworks. This involves modifying the transformer architecture by decreasing
the number of query elements based on the network's assessment of the scene
complexity. Our method that we call Pose Vision Transformer or PViT-6D provides
the benefits of simple implementation and being end-to-end learnable while
outperforming current state-of-the-art methods by +0.3% ADD(-S) on
Linemod-Occlusion and +2.7% ADD(-S) on the YCB-V dataset. Moreover, our method
enhances both the model's interpretability and the reliability of its
performance during inference.
- Abstract（参考訳）: 6次元ポーズ推定の現状では、トップパフォーマンス手法は複雑な中間対応、特殊なアーキテクチャ、非エンドツーエンドアルゴリズムに依存する。
対照的に,本研究では,分類トークンのカスタマイズによる直接的6次元ポーズ推定のための視覚トランスフォーマの能力を検討することで,簡単な回帰タスクとして問題を再検討する。
また、ほとんどの6次元ポーズ推定フレームワークに容易に統合できる、ポーズ信頼度を決定する簡単な方法も紹介する。
これは、ネットワークのシーン複雑性の評価に基づいてクエリ要素の数を減らすことによって、トランスフォーマーアーキテクチャを変更することを含む。
我々は Pose Vision Transformer または PViT-6D と呼ぶ手法で,単純な実装の利点と,YCB-V データセット上での ADD(-S) と YCB-V データセット上の 2.7% の ADD(-S) を+0.3% の ADD(-S) で上回りながら,エンドツーエンドで学習できる。
さらに,提案手法はモデルの解釈可能性と推論時の性能の信頼性を両立させる。
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