Fugu-MT 論文翻訳(概要): Structure-Aware Correspondence Learning for Relative Pose Estimation

論文の概要: Structure-Aware Correspondence Learning for Relative Pose Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18671v1
Date: Mon, 24 Mar 2025 13:43:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-25 16:32:17.280615
Title: Structure-Aware Correspondence Learning for Relative Pose Estimation
Title（参考訳）: 相対関数推定のための構造認識対応学習
Authors: Yihan Chen, Wenfei Yang, Huan Ren, Shifeng Zhang, Tianzhu Zhang, Feng Wu,
Abstract要約: 相対的なポーズ推定は、オブジェクトに依存しないポーズ推定を達成するための有望な方法を提供する。既存の3D対応方式は、可視領域における小さな重複と、可視領域に対する信頼できない特徴推定に悩まされている。本稿では,2つの鍵モジュールからなる相対詩推定のための構造認識対応学習手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 65.44234975976451
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Relative pose estimation provides a promising way for achieving object-agnostic pose estimation. Despite the success of existing 3D correspondence-based methods, the reliance on explicit feature matching suffers from small overlaps in visible regions and unreliable feature estimation for invisible regions. Inspired by humans' ability to assemble two object parts that have small or no overlapping regions by considering object structure, we propose a novel Structure-Aware Correspondence Learning method for Relative Pose Estimation, which consists of two key modules. First, a structure-aware keypoint extraction module is designed to locate a set of kepoints that can represent the structure of objects with different shapes and appearance, under the guidance of a keypoint based image reconstruction loss. Second, a structure-aware correspondence estimation module is designed to model the intra-image and inter-image relationships between keypoints to extract structure-aware features for correspondence estimation. By jointly leveraging these two modules, the proposed method can naturally estimate 3D-3D correspondences for unseen objects without explicit feature matching for precise relative pose estimation. Experimental results on the CO3D, Objaverse and LineMOD datasets demonstrate that the proposed method significantly outperforms prior methods, i.e., with 5.7{\deg}reduction in mean angular error on the CO3D dataset.
Abstract（参考訳）: 相対的なポーズ推定は、オブジェクトに依存しないポーズ推定を達成するための有望な方法を提供する。既存の3D対応方式の成功にもかかわらず、明示的な特徴マッチングへの依存は、可視領域における小さな重複と、可視領域における信頼できない特徴推定に悩まされている。そこで本研究では,2つの重要なモジュールから構成される相対詩推定のための構造認識対応学習手法を提案する。まず、キーポイントに基づく画像再構成損失のガイダンスに基づいて、異なる形状と外観の物体の構造を表現できる一連のケポイントを見つけるように設計された構造対応キーポイント抽出モジュールを設計する。第二に、構造認識対応対応推定モジュールは、キーポイント間の画像内および画像間関係をモデル化し、構造認識特徴を抽出して対応推定を行う。これら2つのモジュールを協調的に利用することにより,提案手法は,相対的ポーズ推定のための特徴マッチングを明示することなく,自然に未知の物体の3D-3D対応を推定することができる。 CO3D, Objaverse および LineMOD データセットの実験結果から,提案手法は従来の手法,すなわち CO3D データセットの平均角誤差5.7{\deg} を著しく上回ることを示した。

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