論文の概要: BOP-D: Revisiting 6D Pose Estimation Benchmark for Better Evaluation under Visual Ambiguities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.17297v1
• Date: Fri, 30 Aug 2024 13:52:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 15:08:40.285060
• Title: BOP-D: Revisiting 6D Pose Estimation Benchmark for Better Evaluation under Visual Ambiguities
• Title（参考訳）: BOP-D:視覚的曖昧さ下での評価を改善するための6次元視点推定ベンチマークの再検討
• Authors: Boris Meden, Asma Brazi, Steve Bourgeois, Fabrice Mayran de Chamisso, Vincent Lepetit,
• Abstract要約: 現在、6次元ポーズ推定法は、その基礎となる真理アノテーションに対して、視覚的曖昧性は、グローバルなオブジェクト対称性にのみ関連していると考えるデータセット上でベンチマークされている。 本稿では,画像内の物体表面の視認性を考慮し,各画像に特有の6次元ポーズ分布を付加したデータセットのアノテート手法を提案する。 我々のアノテーションは、実画像上のポーズ分布を初めて推定できる最近の手法のベンチマークを可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.706945699819308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Currently, 6D pose estimation methods are benchmarked on datasets that consider, for their ground truth annotations, visual ambiguities as only related to global object symmetries. However, as previously observed [26], visual ambiguities can also happen depending on the viewpoint or the presence of occluding objects, when disambiguating parts become hidden. The visual ambiguities are therefore actually different across images. We thus first propose an automatic method to re-annotate those datasets with a 6D pose distribution specific to each image, taking into account the visibility of the object surface in the image to correctly determine the visual ambiguities. Given this improved ground truth, we re-evaluate the state-of-the-art methods and show this greatly modify the ranking of these methods. Our annotations also allow us to benchmark recent methods able to estimate a pose distribution on real images for the first time. We will make our annotations for the T-LESS dataset and our code publicly available.
• Abstract（参考訳）: 現在、6次元ポーズ推定法は、その基礎となる真理アノテーションに対して、視覚的曖昧性は、グローバルなオブジェクト対称性にのみ関連していると考えるデータセット上でベンチマークされている。 しかし、前述した[26]と同様に、不明瞭な部分が隠される際には、視界や隠蔽物の存在によっても視覚的曖昧性が生じることがある。 したがって、視覚的あいまいさは実際には画像によって異なる。 そこで我々はまず,画像内の物体表面の視認性を考慮し,各画像に特有の6次元ポーズ分布でこれらのデータセットを再アノテートする自動手法を提案する。 この改良された基礎的事実から、最先端の手法を再評価し、これらの手法のランク付けを大幅に変更したことを示す。 我々のアノテーションは、実画像上のポーズ分布を初めて推定できる最近の手法のベンチマークを可能にします。 T-LESSデータセットのアノテーションとコードを公開します。

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