論文の概要: Any6D: Model-free 6D Pose Estimation of Novel Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18673v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 06:18:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 10:44:02.303389
• Title: Any6D: Model-free 6D Pose Estimation of Novel Objects
• Title（参考訳）: Any6D:新しい物体のモデルフリー6次元ポス推定
• Authors: Taeyeop Lee, Bowen Wen, Minjun Kang, Gyuree Kang, In So Kweon, Kuk-Jin Yoon,
• Abstract要約: 我々は,6次元オブジェクトのポーズ推定のためのモデルフリーフレームワークであるAny6Dを紹介する。 新たなシーンでは、未知の物体の6Dポーズと大きさを推定するために、1枚のRGB-Dアンカー画像しか必要としない。 提案手法を5つの挑戦的データセットで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.30057578269668
• License:
• Abstract: We introduce Any6D, a model-free framework for 6D object pose estimation that requires only a single RGB-D anchor image to estimate both the 6D pose and size of unknown objects in novel scenes. Unlike existing methods that rely on textured 3D models or multiple viewpoints, Any6D leverages a joint object alignment process to enhance 2D-3D alignment and metric scale estimation for improved pose accuracy. Our approach integrates a render-and-compare strategy to generate and refine pose hypotheses, enabling robust performance in scenarios with occlusions, non-overlapping views, diverse lighting conditions, and large cross-environment variations. We evaluate our method on five challenging datasets: REAL275, Toyota-Light, HO3D, YCBINEOAT, and LM-O, demonstrating its effectiveness in significantly outperforming state-of-the-art methods for novel object pose estimation. Project page: https://taeyeop.com/any6d
• Abstract（参考訳）: 我々は,新しいシーンにおける未知のオブジェクトの6Dポーズとサイズの両方を推定するために,単一のRGB-Dアンカー画像のみを必要とする,6Dオブジェクトのポーズ推定のためのモデルフリーフレームワークであるAny6Dを紹介した。 テクスチャ化された3Dモデルや複数の視点に依存する既存の手法とは異なり、Any6Dは2D-3Dアライメントとメートル法スケール推定を強化し、ポーズ精度を向上させる。 提案手法は,ポーズ仮説の生成と洗練のためのレンダリング・アンド・コンパレート・ストラテジーを統合し,オクルージョン,非オーバーラップビュー,多様な照明条件,大規模環境変動といったシナリオにおけるロバストな性能を実現する。 提案手法は,REAL275,Toyota-Light,HO3D,YCBINEOAT,LM-Oの5つの挑戦的データセットを用いて評価し,新しいオブジェクトポーズ推定のための最先端手法の有効性を実証した。 プロジェクトページ:https://taeyeop.com/any6d

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