論文の概要: Transparent Object Depth Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15299v1
• Date: Fri, 24 May 2024 07:38:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-27 15:40:48.373121
• Title: Transparent Object Depth Completion
• Title（参考訳）: Transparent Object Depth Completion
• Authors: Yifan Zhou, Wanli Peng, Zhongyu Yang, He Liu, Yi Sun,
• Abstract要約: 理解と操作のための透明な物体の認識は、依然として大きな課題である。 深度マップに大きく依存する既存のロボットグリップ法は、その独特の視覚特性のために透明な物体には適さない。 本稿では,一視点RGB-Dに基づく深度推定と多視点深度推定の長所を組み合わせた,透明物体深度補完のためのエンドツーエンドネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.825680661429825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The perception of transparent objects for grasp and manipulation remains a major challenge, because existing robotic grasp methods which heavily rely on depth maps are not suitable for transparent objects due to their unique visual properties. These properties lead to gaps and inaccuracies in the depth maps of the transparent objects captured by depth sensors. To address this issue, we propose an end-to-end network for transparent object depth completion that combines the strengths of single-view RGB-D based depth completion and multi-view depth estimation. Moreover, we introduce a depth refinement module based on confidence estimation to fuse predicted depth maps from single-view and multi-view modules, which further refines the restored depth map. The extensive experiments on the ClearPose and TransCG datasets demonstrate that our method achieves superior accuracy and robustness in complex scenarios with significant occlusion compared to the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 深度マップに大きく依存する既存のロボットグリップ法は、その独特の視覚特性のために透明物体には適さないため、把握と操作のための透明物体の認識は依然として大きな課題である。 これらの性質は、深度センサーが捉えた透明物体の深度マップにおけるギャップと不正確な情報をもたらす。 この問題に対処するために,一視点RGB-Dに基づく深度推定と多視点深度推定の長所を組み合わせた,透明物体深度補完のためのエンドツーエンドネットワークを提案する。 さらに、信頼度推定に基づく深度補正モジュールを導入し、予測深度マップを単ビューおよび多ビューモジュールから融合し、復元深度マップをさらに洗練する。 ClearPose と TransCG のデータセットに対する広範な実験により,本手法は,最先端の手法と比較して,複雑なシナリオにおいて高い精度とロバスト性を達成できることを示した。

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