論文の概要: Certifying Robustness of Learning-Based Keypoint Detection and Pose Estimation Methods
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00117v1
- Date: Wed, 31 Jul 2024 19:02:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-04 22:36:04.151214
- Title: Certifying Robustness of Learning-Based Keypoint Detection and Pose Estimation Methods
- Title（参考訳）: 学習に基づくキーポイント検出とポーズ推定のロバスト性認定
- Authors: Xusheng Luo, Tianhao Wei, Simin Liu, Ziwei Wang, Luis Mattei-Mendez, Taylor Loper, Joshua Neighbor, Casidhe Hutchison, Changliu Liu,
- Abstract要約: この研究は、視覚に基づく2段階の6次元オブジェクトポーズ推定の堅牢性の証明に対処する。
中心となる考え方は、ローカルロバストネスの認定を、分類タスクのニューラルネットワーク検証に変換することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.953693315812995
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work addresses the certification of the local robustness of vision-based two-stage 6D object pose estimation. The two-stage method for object pose estimation achieves superior accuracy by first employing deep neural network-driven keypoint regression and then applying a Perspective-n-Point (PnP) technique. Despite advancements, the certification of these methods' robustness remains scarce. This research aims to fill this gap with a focus on their local robustness on the system level--the capacity to maintain robust estimations amidst semantic input perturbations. The core idea is to transform the certification of local robustness into neural network verification for classification tasks. The challenge is to develop model, input, and output specifications that align with off-the-shelf verification tools. To facilitate verification, we modify the keypoint detection model by substituting nonlinear operations with those more amenable to the verification processes. Instead of injecting random noise into images, as is common, we employ a convex hull representation of images as input specifications to more accurately depict semantic perturbations. Furthermore, by conducting a sensitivity analysis, we propagate the robustness criteria from pose to keypoint accuracy, and then formulating an optimal error threshold allocation problem that allows for the setting of a maximally permissible keypoint deviation thresholds. Viewing each pixel as an individual class, these thresholds result in linear, classification-akin output specifications. Under certain conditions, we demonstrate that the main components of our certification framework are both sound and complete, and validate its effects through extensive evaluations on realistic perturbations. To our knowledge, this is the first study to certify the robustness of large-scale, keypoint-based pose estimation given images in real-world scenarios.
- Abstract（参考訳）: この研究は、視覚に基づく2段階の6次元オブジェクトのポーズ推定における局所的ロバスト性の評価に対処する。
オブジェクトポーズ推定のための2段階の手法は、まずディープニューラルネットワーク駆動のキーポイント回帰を用い、次にパースペクティブ-n-Point(PnP)技術を適用することにより、より優れた精度を実現する。
進歩にも拘わらず、これらの方法の堅牢性の認定は依然として不十分である。
本研究の目的は,システムレベルでの局所的ロバスト性(セマンティック入力摂動下でのロバストな推定能力)に着目し,このギャップを埋めることである。
中心となる考え方は、ローカルロバストネスの認定を、分類タスクのニューラルネットワーク検証に変換することである。
課題は、市販の検証ツールと一致したモデル、インプット、アウトプットの仕様を開発することです。
検証を容易にするため,検証プロセスに適合する非線形操作を代用してキーポイント検出モデルを変更する。
画像にランダムノイズを注入する代わりに、入力仕様として画像の凸殻表現を用いて、意味摂動をより正確に表現する。
さらに、感度分析を行うことで、ポーズからキーポイント精度までロバスト性基準を伝播させ、最大許容キーポイント偏差閾値の設定を可能にする最適誤差閾値割り当て問題を定式化する。
各ピクセルを個別のクラスと見なすと、これらの閾値は線形で分類なしの出力仕様となる。
一定の条件下では,認証フレームワークの主な構成要素が健全かつ完全であることを実証し,現実的な摂動に対する広範囲な評価を通じてその効果を検証した。
我々の知る限り、これは現実世界のシナリオで与えられた画像に対して、大規模でキーポイントベースのポーズ推定の堅牢性を証明する最初の研究である。
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