論文の概要: FAFA: Frequency-Aware Flow-Aided Self-Supervision for Underwater Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16600v1
• Date: Wed, 25 Sep 2024 03:54:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-27 05:45:19.465350
• Title: FAFA: Frequency-Aware Flow-Aided Self-Supervision for Underwater Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: FAFA:水中物体電位推定のための周波数対応フロー支援セルフスーパービジョン
• Authors: Jingyi Tang, Gu Wang, Zeyu Chen, Shengquan Li, Xiu Li, Xiangyang Ji,
• Abstract要約: 無人水中車両(UUV)の6次元ポーズ推定のための周波数認識フロー支援フレームワークであるFAFAを紹介する。 我々のフレームワークは、3DモデルとRGB画像のみに依存しており、実際のポーズアノテーションや奥行きのような非モダリティデータの必要性を軽減しています。 本研究では,一般的な水中オブジェクトポーズベンチマークにおけるFAFAの有効性を評価し,最先端手法と比較して顕著な性能向上を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.01601309903971
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Although methods for estimating the pose of objects in indoor scenes have achieved great success, the pose estimation of underwater objects remains challenging due to difficulties brought by the complex underwater environment, such as degraded illumination, blurring, and the substantial cost of obtaining real annotations. In response, we introduce FAFA, a Frequency-Aware Flow-Aided self-supervised framework for 6D pose estimation of unmanned underwater vehicles (UUVs). Essentially, we first train a frequency-aware flow-based pose estimator on synthetic data, where an FFT-based augmentation approach is proposed to facilitate the network in capturing domain-invariant features and target domain styles from a frequency perspective. Further, we perform self-supervised training by enforcing flow-aided multi-level consistencies to adapt it to the real-world underwater environment. Our framework relies solely on the 3D model and RGB images, alleviating the need for any real pose annotations or other-modality data like depths. We evaluate the effectiveness of FAFA on common underwater object pose benchmarks and showcase significant performance improvements compared to state-of-the-art methods. Code is available at github.com/tjy0703/FAFA.
• Abstract（参考訳）: 屋内シーンにおける物体のポーズを推定する方法は大きな成功を収めているが, 劣化照明, ぼやけ, 実際のアノテーションを得るためのかなりのコストなど, 複雑な水中環境がもたらす困難さから, 水中物体のポーズ推定はいまだに困難である。 本研究では,無人水中車両(UUV)の6次元ポーズ推定のための周波数認識フロー支援フレームワークであるFAFAを紹介する。 そこでFFTに基づく拡張手法を提案し、周波数視点からドメイン不変の特徴や対象ドメインスタイルを抽出するネットワークを容易にする。 さらに,実環境の水中環境に適応するために,フロー支援型多層成分を強制して自己指導訓練を行う。 我々のフレームワークは、3DモデルとRGB画像のみに依存しており、実際のポーズアノテーションや奥行きのような非モダリティデータの必要性を軽減しています。 本研究では,一般的な水中オブジェクトポーズベンチマークにおけるFAFAの有効性を評価し,最先端手法と比較して顕著な性能向上を示した。 コードはgithub.com/tjy0703/FAFAで入手できる。

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