論文の概要: BoxDreamer: Dreaming Box Corners for Generalizable Object Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07955v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 17:58:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-11 12:20:37.293014
• Title: BoxDreamer: Dreaming Box Corners for Generalizable Object Pose Estimation
• Title（参考訳）: BoxDreamer:ジェネラライズ可能なオブジェクトポス推定用ボックスコーナー
• Authors: Yuanhong Yu, Xingyi He, Chen Zhao, Junhao Yu, Jiaqi Yang, Ruizhen Hu, Yujun Shen, Xing Zhu, Xiaowei Zhou, Sida Peng,
• Abstract要約: 本稿では、スパースビュー設定における課題に対処するために、オブジェクトポーズ推定のための汎用RGBベースのアプローチを提案する。 これらの制約を克服するために、オブジェクトのポーズの中間表現としてオブジェクト境界ボックスのコーナーポイントを導入する。 3Dオブジェクトコーナーはスパース入力ビューから確実に復元でき、対象ビューの2Dコーナーポイントは、新しい参照ベースポイントデータセットによって推定される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.14071520415005
• License:
• Abstract: This paper presents a generalizable RGB-based approach for object pose estimation, specifically designed to address challenges in sparse-view settings. While existing methods can estimate the poses of unseen objects, their generalization ability remains limited in scenarios involving occlusions and sparse reference views, restricting their real-world applicability. To overcome these limitations, we introduce corner points of the object bounding box as an intermediate representation of the object pose. The 3D object corners can be reliably recovered from sparse input views, while the 2D corner points in the target view are estimated through a novel reference-based point synthesizer, which works well even in scenarios involving occlusions. As object semantic points, object corners naturally establish 2D-3D correspondences for object pose estimation with a PnP algorithm. Extensive experiments on the YCB-Video and Occluded-LINEMOD datasets show that our approach outperforms state-of-the-art methods, highlighting the effectiveness of the proposed representation and significantly enhancing the generalization capabilities of object pose estimation, which is crucial for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、オブジェクトポーズ推定のための一般化可能なRGBベースのアプローチを提案する。 既存の手法では、見えないオブジェクトのポーズを推定できるが、その一般化能力は、隠蔽やスパース参照ビューを含むシナリオにおいて制限され、現実の応用性を制限する。 これらの制約を克服するために、オブジェクトのポーズの中間表現としてオブジェクト境界ボックスのコーナーポイントを導入する。 3Dオブジェクトコーナーはスパース入力ビューから確実に復元でき、一方、対象ビューの2Dコーナーポイントは、新しい参照ベースポイントシンセサイザーによって推定され、オクルージョンを含むシナリオでもうまく機能する。 オブジェクトセマンティックポイントとして、オブジェクトコーナーは自然にPnPアルゴリズムを用いてオブジェクトポーズ推定のための2D-3D対応を確立する。 YCB-VideoとOccluded-LINEMODデータセットの大規模な実験により、提案手法は最先端の手法よりも優れており、提案手法の有効性を強調し、オブジェクトポーズ推定の一般化能力を大幅に向上させる。

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