論文の概要: Targeted Hard Sample Synthesis Based on Estimated Pose and Occlusion Error for Improved Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04279v2
• Date: Fri, 13 Dec 2024 16:59:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:00:27.910586
• Title: Targeted Hard Sample Synthesis Based on Estimated Pose and Occlusion Error for Improved Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: 推定ポッドとオクルージョン誤差に基づく目標ハードサンプル合成によるオブジェクトポッド推定の精度向上
• Authors: Alan Li, Angela P. Schoellig,
• Abstract要約: モデルに依存しない新しいハードサンプル合成法を提案する。 本研究では,最先端ポーズ推定モデルを用いて,複数のROBIデータセットオブジェクトに対して最大20%の精度で検出率を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.637714330461037
• License:
• Abstract: 6D Object pose estimation is a fundamental component in robotics enabling efficient interaction with the environment. It is particularly challenging in bin-picking applications, where objects may be textureless and in difficult poses, and occlusion between objects of the same type may cause confusion even in well-trained models. We propose a novel method of hard example synthesis that is model-agnostic, using existing simulators and the modeling of pose error in both the camera-to-object viewsphere and occlusion space. Through evaluation of the model performance with respect to the distribution of object poses and occlusions, we discover regions of high error and generate realistic training samples to specifically target these regions. With our training approach, we demonstrate an improvement in correct detection rate of up to 20% across several ROBI-dataset objects using state-of-the-art pose estimation models.
• Abstract（参考訳）: 6Dオブジェクトのポーズ推定は、環境との効率的な相互作用を可能にするロボティクスの基本的な構成要素である。 特にビンピッキングでは、オブジェクトはテクスチャレスであり、ポーズが難しい場合があり、同じタイプのオブジェクト間の閉塞は、十分に訓練されたモデルでも混乱を引き起こす可能性がある。 本稿では,既存のシミュレータを用いて,カメラ・オブジェクト・ビュースフィアとオクルージョン空間の両方におけるポーズ誤差をモデル化し,モデルに依存しない新しいハード・サンプル合成法を提案する。 オブジェクトのポーズやオクルージョンの分布に関するモデル性能の評価を通じて、高い誤差の領域を発見し、これらの領域を特に対象とする現実的なトレーニングサンプルを生成する。 トレーニングアプローチでは、最先端ポーズ推定モデルを用いて、複数のROBIデータセットオブジェクトに対して最大20%の正確な検出率の改善を示す。

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