論文の概要: DiffusionNOCS: Managing Symmetry and Uncertainty in Sim2Real Multi-Modal Category-level Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12647v2
• Date: Tue, 5 Mar 2024 07:12:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 00:00:13.208873
• Title: DiffusionNOCS: Managing Symmetry and Uncertainty in Sim2Real Multi-Modal Category-level Pose Estimation
• Title（参考訳）: DiffusionNOCS: Sim2Real Multi-Modal Category-level Pose Estimationにおける対称性と不確かさの管理
• Authors: Takuya Ikeda, Sergey Zakharov, Tianyi Ko, Muhammad Zubair Irshad, Robert Lee, Katherine Liu, Rares Ambrus, Koichi Nishiwaki
• Abstract要約: 本研究では,部分物体形状の復元に不可欠な高密度正準写像を推定するために拡散に依存する確率モデルを提案する。 マルチモーダル入力表現を用いた拡散モデルの強度を活用することにより,性能向上のための重要なコンポーネントを導入する。 提案手法は, 生成した合成データのみに基づいて訓練されているにもかかわらず, 最先端の性能と前例のない一般化特性を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.676510832922016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the challenging problem of category-level pose estimation. Current state-of-the-art methods for this task face challenges when dealing with symmetric objects and when attempting to generalize to new environments solely through synthetic data training. In this work, we address these challenges by proposing a probabilistic model that relies on diffusion to estimate dense canonical maps crucial for recovering partial object shapes as well as establishing correspondences essential for pose estimation. Furthermore, we introduce critical components to enhance performance by leveraging the strength of the diffusion models with multi-modal input representations. We demonstrate the effectiveness of our method by testing it on a range of real datasets. Despite being trained solely on our generated synthetic data, our approach achieves state-of-the-art performance and unprecedented generalization qualities, outperforming baselines, even those specifically trained on the target domain.
• Abstract（参考訳）: 本稿ではカテゴリレベルのポーズ推定の課題に対処する。 このタスクの現在の最先端の手法は、対称オブジェクトを扱う場合や、合成データトレーニングのみを通じて新しい環境に一般化しようとする場合の課題に直面している。 本研究では, 部分物体形状の復元に不可欠な高次正準写像を推定し, ポーズ推定に不可欠な対応性を確立するために, 拡散に依存する確率モデルを提案する。 さらに,マルチモーダル入力表現を用いた拡散モデルの強みを活かし,性能向上のために重要なコンポーネントを導入する。 本稿では,本手法の有効性を実データで検証することで実証する。 我々の生成した合成データのみに基づいてトレーニングされているにもかかわらず、我々のアプローチは最先端のパフォーマンスと前例のない一般化品質を達成し、ターゲットドメインで特別にトレーニングされたデータでもベースラインよりも優れています。

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