論文の概要: Diffusion Features for Zero-Shot 6DoF Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16668v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 18:53:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:20:10.937828
• Title: Diffusion Features for Zero-Shot 6DoF Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: ゼロショット6DoFオブジェクトポス推定のための拡散特性
• Authors: Bernd Von Gimborn, Philipp Ausserlechner, Markus Vincze, Stefan Thalhammer,
• Abstract要約: 本研究は,ゼロショットポーズ推定における潜在拡散モデル (LDM) のバックボーンの影響を評価する。 LDMを用いたゼロショット方式でポーズを推定するテンプレートベースのマルチステージ手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.949705607963995
• License:
• Abstract: Zero-shot object pose estimation enables the retrieval of object poses from images without necessitating object-specific training. In recent approaches this is facilitated by vision foundation models (VFM), which are pre-trained models that are effectively general-purpose feature extractors. The characteristics exhibited by these VFMs vary depending on the training data, network architecture, and training paradigm. The prevailing choice in this field are self-supervised Vision Transformers (ViT). This study assesses the influence of Latent Diffusion Model (LDM) backbones on zero-shot pose estimation. In order to facilitate a comparison between the two families of models on a common ground we adopt and modify a recent approach. Therefore, a template-based multi-staged method for estimating poses in a zero-shot fashion using LDMs is presented. The efficacy of the proposed approach is empirically evaluated on three standard datasets for object-specific 6DoF pose estimation. The experiments demonstrate an Average Recall improvement of up to 27% over the ViT baseline. The source code is available at: https://github.com/BvG1993/DZOP.
• Abstract（参考訳）: ゼロショットオブジェクトポーズ推定は、オブジェクト固有のトレーニングを必要とせずに、画像からオブジェクトポーズを検索することを可能にする。 近年のアプローチでは、視覚基盤モデル(VFM)により、効果的に汎用的な特徴抽出器である事前学習モデルによってこれを促進している。 これらのVFMの特徴は、トレーニングデータ、ネットワークアーキテクチャ、トレーニングパラダイムによって異なる。 この分野で一般的な選択肢は、自己監督型ビジョントランスフォーマー(ViT)である。 本研究は,ゼロショットポーズ推定における潜在拡散モデル (LDM) のバックボーンの影響を評価する。 共通基盤における2種類のモデルの比較を容易にするため、我々は最近のアプローチを採用し、修正する。 そこで,LDMを用いたゼロショット方式でポーズを推定するテンプレートベースのマルチステージ手法を提案する。 提案手法の有効性を,オブジェクト固有の6DoFポーズ推定のための3つの標準データセットで実験的に評価した。 実験では、ViTベースラインを27%上回る平均リコールの改善が示されている。 ソースコードは、https://github.com/BvG1993/DZOP.comで入手できる。

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