論文の概要: Improving 2D-3D Dense Correspondences with Diffusion Models for 6D Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06436v1
• Date: Fri, 9 Feb 2024 14:27:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-12 16:40:34.911053
• Title: Improving 2D-3D Dense Correspondences with Diffusion Models for 6D Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: 6次元物体姿勢推定のための拡散モデルによる2次元3次元密度対応の改善
• Authors: Peter H\"onig, Stefan Thalhammer, Markus Vincze
• Abstract要約: RGB画像と3D空間の2D-3D対応性の推定は、6Dオブジェクトのポーズ推定における根本的な問題である。 近年のポーズ推定では、高密度対応マップとポイント・ツー・ポイントアルゴリズムを用いてオブジェクトのポーズを推定している。 画像から画像への変換の最近の進歩は、ベンチマークデータセットで評価した場合、拡散モデルの方が優れた選択となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.760487761422326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating 2D-3D correspondences between RGB images and 3D space is a fundamental problem in 6D object pose estimation. Recent pose estimators use dense correspondence maps and Point-to-Point algorithms to estimate object poses. The accuracy of pose estimation depends heavily on the quality of the dense correspondence maps and their ability to withstand occlusion, clutter, and challenging material properties. Currently, dense correspondence maps are estimated using image-to-image translation models based on GANs, Autoencoders, or direct regression models. However, recent advancements in image-to-image translation have led to diffusion models being the superior choice when evaluated on benchmarking datasets. In this study, we compare image-to-image translation networks based on GANs and diffusion models for the downstream task of 6D object pose estimation. Our results demonstrate that the diffusion-based image-to-image translation model outperforms the GAN, revealing potential for further improvements in 6D object pose estimation models.
• Abstract（参考訳）: RGB画像と3D空間の2D-3D対応性の推定は、6Dオブジェクトのポーズ推定における根本的な問題である。 近年のポーズ推定では、高密度対応マップとポイント・ツー・ポイントアルゴリズムを用いてオブジェクトのポーズを推定している。 ポーズ推定の精度は、密接な対応マップの品質と、密閉性、乱れ、難解な材料特性に耐えられる能力に大きく依存する。 現在では、GAN、オートエンコーダ、あるいは直接回帰モデルに基づく画像から画像への変換モデルを用いて、密度の高い対応写像を推定している。 しかし、画像から画像への翻訳の最近の進歩は、ベンチマークデータセットでの評価において拡散モデルが優れた選択となっている。 本研究では、6次元オブジェクトポーズ推定の下流課題に対するGANと拡散モデルに基づく画像間翻訳ネットワークを比較した。 その結果,拡散に基づく画像-画像間の変換モデルの方がGANより優れており,さらに6次元オブジェクトのポーズ推定モデルの改善の可能性を明らかにした。

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