論文の概要: Deep Learning-Based Object Pose Estimation: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07801v3
- Date: Fri, 31 May 2024 15:11:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-03 19:23:22.193546
- Title: Deep Learning-Based Object Pose Estimation: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: 深層学習に基づくオブジェクトポース推定 : 総合的な調査
- Authors: Jian Liu, Wei Sun, Hui Yang, Zhiwen Zeng, Chongpei Liu, Jin Zheng, Xingyu Liu, Hossein Rahmani, Nicu Sebe, Ajmal Mian,
- Abstract要約: ディープラーニングに基づくオブジェクトポーズ推定の最近の進歩について論じる。
また、複数の入力データモダリティ、出力ポーズの自由度、オブジェクト特性、下流タスクについても調査した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.74933379151419
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Object pose estimation is a fundamental computer vision problem with broad applications in augmented reality and robotics. Over the past decade, deep learning models, due to their superior accuracy and robustness, have increasingly supplanted conventional algorithms reliant on engineered point pair features. Nevertheless, several challenges persist in contemporary methods, including their dependency on labeled training data, model compactness, robustness under challenging conditions, and their ability to generalize to novel unseen objects. A recent survey discussing the progress made on different aspects of this area, outstanding challenges, and promising future directions, is missing. To fill this gap, we discuss the recent advances in deep learning-based object pose estimation, covering all three formulations of the problem, \emph{i.e.}, instance-level, category-level, and unseen object pose estimation. Our survey also covers multiple input data modalities, degrees-of-freedom of output poses, object properties, and downstream tasks, providing the readers with a holistic understanding of this field. Additionally, it discusses training paradigms of different domains, inference modes, application areas, evaluation metrics, and benchmark datasets, as well as reports the performance of current state-of-the-art methods on these benchmarks, thereby facilitating the readers in selecting the most suitable method for their application. Finally, the survey identifies key challenges, reviews the prevailing trends along with their pros and cons, and identifies promising directions for future research. We also keep tracing the latest works at https://github.com/CNJianLiu/Awesome-Object-Pose-Estimation.
- Abstract（参考訳）: オブジェクトポーズ推定は、拡張現実やロボット工学の幅広い応用において、基本的なコンピュータビジョン問題である。
過去10年間で、より優れた精度と堅牢性のために、ディープラーニングモデルは、エンジニアリングされたポイントペア機能に依存する従来のアルゴリズムに取って代わる傾向にある。
それでも、ラベル付きトレーニングデータへの依存、モデルコンパクト性、挑戦条件下での堅牢性、新しい未知のオブジェクトに一般化する能力など、現代の手法ではいくつかの課題が続いている。
この分野のさまざまな側面、卓越した課題、将来有望な方向性に関する最近の調査は欠落している。
このギャップを埋めるために、ディープラーニングに基づくオブジェクトポーズ推定の最近の進歩について論じ、問題の3つの定式化である「emph{i.e.}」、インスタンスレベル、カテゴリレベル、不明なオブジェクトポーズ推定を網羅する。
また、複数の入力データモダリティ、出力ポーズの度合い、オブジェクト特性、下流タスクについても調査を行い、この分野の全体的理解を読者に提供する。
さらに、異なるドメイン、推論モード、アプリケーション領域、評価指標、ベンチマークデータセットのトレーニングパラダイムや、これらのベンチマークにおける現在の最先端メソッドのパフォーマンスを報告し、読者がアプリケーションに最も適したメソッドを選択するのを容易にする。
最後に、この調査は主要な課題を特定し、その長所と短所と共に流行傾向をレビューし、将来の研究に向けた有望な方向性を特定する。
また、最新の作業をhttps://github.com/CNJianLiu/Awesome-Object-Pose-Estimationで追跡しています。
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