論文の概要: OmniPose6D: Towards Short-Term Object Pose Tracking in Dynamic Scenes from Monocular RGB

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06694v1
• Date: Wed, 9 Oct 2024 09:01:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 04:10:03.596102
• Title: OmniPose6D: Towards Short-Term Object Pose Tracking in Dynamic Scenes from Monocular RGB
• Title（参考訳）: OmniPose6D:モノクロRGBの動的シーンにおける短期的オブジェクトポース追跡を目指して
• Authors: Yunzhi Lin, Yipu Zhao, Fu-Jen Chu, Xingyu Chen, Weiyao Wang, Hao Tang, Patricio A. Vela, Matt Feiszli, Kevin Liang,
• Abstract要約: 実環境の多様性を反映した大規模合成データセットOmniPose6Dを提案する。 本稿では,ポーズ追跡アルゴリズムの総合的な比較のためのベンチマークフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.62577054196799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To address the challenge of short-term object pose tracking in dynamic environments with monocular RGB input, we introduce a large-scale synthetic dataset OmniPose6D, crafted to mirror the diversity of real-world conditions. We additionally present a benchmarking framework for a comprehensive comparison of pose tracking algorithms. We propose a pipeline featuring an uncertainty-aware keypoint refinement network, employing probabilistic modeling to refine pose estimation. Comparative evaluations demonstrate that our approach achieves performance superior to existing baselines on real datasets, underscoring the effectiveness of our synthetic dataset and refinement technique in enhancing tracking precision in dynamic contexts. Our contributions set a new precedent for the development and assessment of object pose tracking methodologies in complex scenes.
• Abstract（参考訳）: モノクロRGB入力を用いた動的環境における短期オブジェクトポーズ追跡の課題に対処するために,実世界の状況の多様性を反映した大規模合成データセットOmniPose6Dを導入する。 また、ポーズ追跡アルゴリズムの総合的な比較のためのベンチマークフレームワークを提案する。 本研究では,不確実性を考慮したキーポイント改善ネットワークを特徴とするパイプラインを提案する。 比較評価の結果,本手法は実データセット上での既存のベースラインよりも性能が優れており,動的文脈における追跡精度の向上に有効な合成データセットと改良手法の有効性が示された。 コントリビューションは,複雑な場面におけるオブジェクトポーズ追跡手法の開発と評価の新たな先例となった。

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