論文の概要: PicoPose: Progressive Pixel-to-Pixel Correspondence Learning for Novel Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.02617v1
• Date: Thu, 03 Apr 2025 14:16:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 12:56:18.167390
• Title: PicoPose: Progressive Pixel-to-Pixel Correspondence Learning for Novel Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: PicoPose:新しいオブジェクトポース推定のためのプログレッシブなPixel-to-Pixel対応学習
• Authors: Lihua Liu, Jiehong Lin, Zhenxin Liu, Kui Jia,
• Abstract要約: 本稿では,RGB画像からの新しいオブジェクト推定手法であるPicoPoseを紹介する。 PicoPoseはレンダリングされたオブジェクトテンプレートのオブジェクトにマッチし、ベストマッチしたテンプレートを特定し、粗い対応を確立する。 これは、平面内回転、スケール、および2D翻訳を含む2次元アフィン変換を世界規模で回帰することで、対応を円滑にする。 PicoPoseはRAN/SACで計算されたオブジェクトポーズの精度を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.063620879156296
• License:
• Abstract: Novel object pose estimation from RGB images presents a significant challenge for zero-shot generalization, as it involves estimating the relative 6D transformation between an RGB observation and a CAD model of an object that was not seen during training. In this paper, we introduce PicoPose, a novel framework designed to tackle this task using a three-stage pixel-to-pixel correspondence learning process. Firstly, PicoPose matches features from the RGB observation with those from rendered object templates, identifying the best-matched template and establishing coarse correspondences. Secondly, PicoPose smooths the correspondences by globally regressing a 2D affine transformation, including in-plane rotation, scale, and 2D translation, from the coarse correspondence map. Thirdly, PicoPose applies the affine transformation to the feature map of the best-matched template and learns correspondence offsets within local regions to achieve fine-grained correspondences. By progressively refining the correspondences, PicoPose significantly improves the accuracy of object poses computed via PnP/RANSAC. PicoPose achieves state-of-the-art performance on the seven core datasets of the BOP benchmark, demonstrating exceptional generalization to novel objects represented by CAD models or object reference images. Code and models are available at https://github.com/foollh/PicoPose.
• Abstract（参考訳）: RGB画像からの新たなオブジェクトポーズ推定は、RGB観察と訓練中に見られなかったオブジェクトのCADモデルの間の相対的な6D変換を推定することを含むため、ゼロショットの一般化において重要な課題となる。 本稿では,3段階の画素対画素対応学習プロセスを用いて,この課題に対処するための新しいフレームワークであるPicoPoseを紹介する。 まず、PicoPoseはRGBの観測結果とレンダリングされたオブジェクトテンプレートの特徴を一致させ、最高のマッチングテンプレートを特定し、粗い対応を確立する。 第2に、PicoPoseは粗い対応マップから平面内回転、スケール、および2次元翻訳を含む2次元アフィン変換を世界規模で回帰することで対応を円滑にする。 第3に、PicoPoseはベストマッチテンプレートの特徴写像にアフィン変換を適用し、局所領域内の対応オフセットを学習し、きめ細かい対応を達成する。 対応を徐々に洗練することにより、PicoPoseはPnP/RANSACで計算されたオブジェクトポーズの精度を大幅に改善する。 PicoPoseは、BOPベンチマークの7つのコアデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成し、CADモデルやオブジェクト参照画像で表現された新しいオブジェクトに例外的な一般化を示す。 コードとモデルはhttps://github.com/foollh/PicoPose.comで公開されている。

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