論文の概要: GS2Pose: Tow-stage 6D Object Pose Estimation Guided by Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03807v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 10:07:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:24:25.647122
• Title: GS2Pose: Tow-stage 6D Object Pose Estimation Guided by Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: GS2Pose:ガウススプレイティングでガイドされた3段6Dオブジェクトポス推定
• Authors: Jilan Mei, Junbo Li, Cai Meng,
• Abstract要約: 本稿では,GS2Pose と呼ばれる新しい物体の高精度でロバストな6次元ポーズ推定法を提案する。 GS2Poseは3次元ガウススプラッティングを導入することで,高品質CADモデルを必要とせずに再構成結果を利用することができる。 GS2Poseのコードは、間もなくGitHubでリリースされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.465134753953128
• License:
• Abstract: This paper proposes a new method for accurate and robust 6D pose estimation of novel objects, named GS2Pose. By introducing 3D Gaussian splatting, GS2Pose can utilize the reconstruction results without requiring a high-quality CAD model, which means it only requires segmented RGBD images as input. Specifically, GS2Pose employs a two-stage structure consisting of coarse estimation followed by refined estimation. In the coarse stage, a lightweight U-Net network with a polarization attention mechanism, called Pose-Net, is designed. By using the 3DGS model for supervised training, Pose-Net can generate NOCS images to compute a coarse pose. In the refinement stage, GS2Pose formulates a pose regression algorithm following the idea of reprojection or Bundle Adjustment (BA), referred to as GS-Refiner. By leveraging Lie algebra to extend 3DGS, GS-Refiner obtains a pose-differentiable rendering pipeline that refines the coarse pose by comparing the input images with the rendered images. GS-Refiner also selectively updates parameters in the 3DGS model to achieve environmental adaptation, thereby enhancing the algorithm's robustness and flexibility to illuminative variation, occlusion, and other challenging disruptive factors. GS2Pose was evaluated through experiments conducted on the LineMod dataset, where it was compared with similar algorithms, yielding highly competitive results. The code for GS2Pose will soon be released on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,GS2Pose と呼ばれる新しい物体の高精度でロバストな6次元ポーズ推定法を提案する。 GS2Poseは3Dガウススプラッティングを導入することで,高品質CADモデルを必要とせずに再構成結果を利用することができる。 具体的には、GS2Poseは粗い推定と洗練された推定からなる2段階構造を用いる。 粗い段階では、Pose-Netと呼ばれる偏光注意機構を備えた軽量なU-Netネットワークが設計されている。 教師付きトレーニングに3DGSモデルを使用することで、Pose-NetはNOCS画像を生成して粗いポーズを計算することができる。 改良段階において、GS2Poseは、GS-Refinerと呼ばれる再計画またはバンドル調整(BA)のアイデアに従って、ポーズ回帰アルゴリズムを定式化する。 GS-Refinerはリー代数を利用して3DGSを拡張することで、入力画像と描画画像を比較して粗いポーズを洗練するポーズ微分可能なレンダリングパイプラインを得る。 GS-Refinerはまた、環境適応を達成するために3DGSモデルのパラメータを選択的に更新する。 GS2PoseはLineModデータセットで行った実験で評価され、同様のアルゴリズムと比較され、非常に競争力のある結果を得た。 GS2Poseのコードは、間もなくGitHubでリリースされる。

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