論文の概要: GCE-Pose: Global Context Enhancement for Category-level Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04293v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 18:35:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 15:30:40.913628
• Title: GCE-Pose: Global Context Enhancement for Category-level Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: GCE-Pose:カテゴリーレベルのオブジェクトポース推定のためのグローバルコンテキスト拡張
• Authors: Weihang Li, Hongli Xu, Junwen Huang, Hyunjun Jung, Peter KT Yu, Nassir Navab, Benjamin Busam,
• Abstract要約: モデルフリーなカテゴリレベルのポーズ推定における重要な課題は、特定のカテゴリ内の様々なインスタンスにまたがって一般化されるコンテキストオブジェクトの特徴の抽出である。 GCE-Poseは、カテゴリレベルのグローバルコンテキストを予め統合することにより、新規インスタンスのポーズ推定を強化する手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.910282443646864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A key challenge in model-free category-level pose estimation is the extraction of contextual object features that generalize across varying instances within a specific category. Recent approaches leverage foundational features to capture semantic and geometry cues from data. However, these approaches fail under partial visibility. We overcome this with a first-complete-then-aggregate strategy for feature extraction utilizing class priors. In this paper, we present GCE-Pose, a method that enhances pose estimation for novel instances by integrating category-level global context prior. GCE-Pose performs semantic shape reconstruction with a proposed Semantic Shape Reconstruction (SSR) module. Given an unseen partial RGB-D object instance, our SSR module reconstructs the instance's global geometry and semantics by deforming category-specific 3D semantic prototypes through a learned deep Linear Shape Model. We further introduce a Global Context Enhanced (GCE) feature fusion module that effectively fuses features from partial RGB-D observations and the reconstructed global context. Extensive experiments validate the impact of our global context prior and the effectiveness of the GCE fusion module, demonstrating that GCE-Pose significantly outperforms existing methods on challenging real-world datasets HouseCat6D and NOCS-REAL275. Our project page is available at https://colin-de.github.io/GCE-Pose/.
• Abstract（参考訳）: モデルフリーなカテゴリレベルのポーズ推定における重要な課題は、特定のカテゴリ内の様々なインスタンスにまたがって一般化されるコンテキストオブジェクトの特徴の抽出である。 最近のアプローチでは、データから意味的および幾何学的手がかりをキャプチャする基礎的特徴を活用している。 しかし、これらのアプローチは部分的な可視性の下で失敗する。 クラスプリエントを利用した特徴抽出のための1次完全集合戦略でこれを克服する。 本稿では,カテゴリレベルのグローバルコンテキストを予め統合することにより,新規インスタンスのポーズ推定を強化する手法であるGCE-Poseを提案する。 GCE-Poseはセマンティック形状再構成(SSR)モジュールを用いてセマンティック形状再構成を行う。 我々のSSRモジュールは、目に見えない部分的なRGB-Dオブジェクトインスタンスを与えられた場合、学習された深い線形形状モデルを通してカテゴリ固有の3Dセマンティックプロトタイプを変形することにより、インスタンスのグローバルな幾何学と意味を再構築する。 さらに、部分的なRGB-D観測と再構成されたグローバルコンテキストから機能を効果的に融合するグローバルコンテキスト拡張(GCE)機能融合モジュールを導入する。 GCE-Pose は実世界のデータセットである HouseCat6D や NOCS-REAL275 に挑戦する上で,既存の手法よりも優れていることを示す。 私たちのプロジェクトページはhttps://colin-de.github.io/GCE-Pose/.com/で公開されています。

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