論文の概要: Extending 6D Object Pose Estimators for Stereo Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05610v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 12:08:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 15:16:26.610610
• Title: Extending 6D Object Pose Estimators for Stereo Vision
• Title（参考訳）: ステレオビジョンのための6次元物体ポーズ推定器の拡張
• Authors: Thomas P\"ollabauer, Jan Emrich, Volker Knauthe, Arjan Kuijper
• Abstract要約: 我々は6次元オブジェクトポーズ推定のためのYCB-VデータセットのBOP互換ステレオバージョンを作成する。 本手法はステレオビジョンを利用して最先端の6Dポーズ推定アルゴリズムより優れており,他の高密度特徴ベースアルゴリズムにも容易に適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.264263896020349
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating the 6D pose of objects accurately, quickly, and robustly remains a difficult task. However, recent methods for directly regressing poses from RGB images using dense features have achieved state-of-the-art results. Stereo vision, which provides an additional perspective on the object, can help reduce pose ambiguity and occlusion. Moreover, stereo can directly infer the distance of an object, while mono-vision requires internalized knowledge of the object's size. To extend the state-of-the-art in 6D object pose estimation to stereo, we created a BOP compatible stereo version of the YCB-V dataset. Our method outperforms state-of-the-art 6D pose estimation algorithms by utilizing stereo vision and can easily be adopted for other dense feature-based algorithms.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトの6Dポーズを正確に、素早く、頑健に見積もるのは難しい作業です。 しかし,RGB画像から高密度特徴を用いたポーズを直接回帰する手法は,最先端の結果を得た。 オブジェクトに対するさらなる視点を提供するステレオビジョンは、ポーズのあいまいさとオクルージョンを減らすのに役立つ。 さらに、ステレオはオブジェクトの距離を直接推測することができ、一方モノビジョンはオブジェクトのサイズに関する内部知識を必要とする。 6Dオブジェクトのポーズ推定をステレオに拡張するために,YCB-VデータセットのBOP互換ステレオバージョンを作成した。 本手法はステレオビジョンを利用して最先端の6Dポーズ推定アルゴリズムより優れており,他の高密度特徴ベースアルゴリズムにも容易に適用できる。

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