論文の概要: PEGASUS: Physically Enhanced Gaussian Splatting Simulation System for 6DOF Object Pose Dataset Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02281v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 13:58:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-05 14:57:17.690006
• Title: PEGASUS: Physically Enhanced Gaussian Splatting Simulation System for 6DOF Object Pose Dataset Generation
• Title（参考訳）: pegasus:6dofオブジェクトポーズデータセット生成のための物理的拡張ガウススメットシミュレーションシステム
• Authors: Lukas Meyer, Floris Erich, Yusuke Yoshiyasu, Marc Stamminger, Noriaki Ando, Yukiyasu Domae
• Abstract要約: 6DOFオブジェクトポーズデータセット生成のためのPhysically Enhanced Gaussian Splatting Simulation System (PEG)を導入する。 PEGは3Dガウススプラッティングに基づく汎用的なデータセットジェネレータである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.422379139332884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce Physically Enhanced Gaussian Splatting Simulation System (PEGASUS) for 6DOF object pose dataset generation, a versatile dataset generator based on 3D Gaussian Splatting. Environment and object representations can be easily obtained using commodity cameras to reconstruct with Gaussian Splatting. PEGASUS allows the composition of new scenes by merging the respective underlying Gaussian Splatting point cloud of an environment with one or multiple objects. Leveraging a physics engine enables the simulation of natural object placement within a scene through interaction between meshes extracted for the objects and the environment. Consequently, an extensive amount of new scenes - static or dynamic - can be created by combining different environments and objects. By rendering scenes from various perspectives, diverse data points such as RGB images, depth maps, semantic masks, and 6DoF object poses can be extracted. Our study demonstrates that training on data generated by PEGASUS enables pose estimation networks to successfully transfer from synthetic data to real-world data. Moreover, we introduce the Ramen dataset, comprising 30 Japanese cup noodle items. This dataset includes spherical scans that captures images from both object hemisphere and the Gaussian Splatting reconstruction, making them compatible with PEGASUS.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元ガウス分割に基づく多目的データセット生成システムである6DOFオブジェクトポーズデータセット生成のためのPhysically Enhanced Gaussian Splatting Simulation System (PEGASUS)を紹介する。 コモディティカメラを用いて、環境やオブジェクトの表現を容易に取得でき、ガウスのスプラッティングで再構築することができる。 PEGASUSは、環境のそれぞれの基礎となるガウススプレイティングポイントクラウドを1つまたは複数のオブジェクトにマージすることで、新しいシーンの構成を可能にする。 物理エンジンを利用することで、オブジェクトと環境のために抽出されたメッシュ間のインタラクションを通じて、シーン内の自然なオブジェクト配置のシミュレーションが可能になる。 その結果、さまざまな環境とオブジェクトを組み合わせることで、大量の新しいシーン - 静的または動的 - を作成できる。 様々な視点からシーンをレンダリングすることで、RGB画像、深度マップ、セマンティックマスク、および6DoFオブジェクトポーズなどの多様なデータポイントを抽出することができる。 本研究は,ペガサスが生成するデータに対するトレーニングにより,ポーズ推定ネットワークが合成データから実世界データへうまく移行できることを実証する。 また,日本カップ麺30点からなるラーメンデータセットについても紹介する。 このデータセットには、物体半球とガウススプラッティングの再構成の両方から画像をキャプチャする球面スキャンが含まれており、PEGASUSと互換性がある。

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