論文の概要: Test-Time Adaptation for Keypoint-Based Spacecraft Pose Estimation Based on Predicted-View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04298v1
• Date: Sat, 5 Oct 2024 22:24:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 08:39:47.419626
• Title: Test-Time Adaptation for Keypoint-Based Spacecraft Pose Estimation Based on Predicted-View Synthesis
• Title（参考訳）: 予測ビュー合成に基づくキーポイント型宇宙機姿勢推定のためのテスト時間適応
• Authors: Juan Ignacio Bravo Pérez-Villar, Álvaro García-Martín, Jesús Bescós, Juan C. SanMiguel,
• Abstract要約: 宇宙船のポーズ推定のための教師付きアルゴリズムは、合成データに基づいて訓練された場合、性能が低下する。 近接動作中に取得した画像間の時間的冗長性を利用したテスト時間適応手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.273012275620527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the difficulty of replicating the real conditions during training, supervised algorithms for spacecraft pose estimation experience a drop in performance when trained on synthetic data and applied to real operational data. To address this issue, we propose a test-time adaptation approach that leverages the temporal redundancy between images acquired during close proximity operations. Our approach involves extracting features from sequential spacecraft images, estimating their poses, and then using this information to synthesise a reconstructed view. We establish a self-supervised learning objective by comparing the synthesised view with the actual one. During training, we supervise both pose estimation and image synthesis, while at test-time, we optimise the self-supervised objective. Additionally, we introduce a regularisation loss to prevent solutions that are not consistent with the keypoint structure of the spacecraft. Our code is available at: https://github.com/JotaBravo/spacecraft-tta.
• Abstract（参考訳）: 訓練中の実際の状態を再現するのは難しいため、宇宙船の監督されたアルゴリズムは、合成データに基づいて訓練し、実際の運用データに適用した場合、性能が低下する。 そこで本研究では,近接操作中に取得した画像間の時間的冗長性を利用したテスト時間適応手法を提案する。 我々のアプローチでは、連続した宇宙船画像から特徴を抽出し、そのポーズを推定し、その情報を用いて再構成されたビューを合成する。 我々は,合成された視点を実際の視点と比較することにより,自己指導型学習目標を確立する。 トレーニング中はポーズ推定と画像合成の両方を監督し,テスト時には自己監督対象を最適化する。 さらに、宇宙船のキーポイント構造に整合しない解を避けるために、正規化損失を導入する。 私たちのコードは、https://github.com/JotaBravo/spacecraft-tta.comで利用可能です。

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