Fugu-MT 論文翻訳(概要): Accurate and efficient zero-shot 6D pose estimation with frozen foundation models

論文の概要: Accurate and efficient zero-shot 6D pose estimation with frozen foundation models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.09784v1
Date: Wed, 11 Jun 2025 14:23:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-13 06:35:03.049227
Title: Accurate and efficient zero-shot 6D pose estimation with frozen foundation models
Title（参考訳）: 凍結基礎モデルによる高精度で効率的なゼロショット6Dポーズ推定
Authors: Andrea Caraffa, Davide Boscaini, Fabio Poiesi,
Abstract要約: FreeZeV2は、無関係なデータに基づいて事前学習された幾何学的および視覚的基礎モデルを活用することにより、未確認オブジェクトへの強力な一般化を実現する訓練不要の手法である。我々は,BOPベンチマークの7つのコアデータセット上でFreeZeV2を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.286106048324139
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Estimating the 6D pose of objects from RGBD data is a fundamental problem in computer vision, with applications in robotics and augmented reality. A key challenge is achieving generalization to novel objects that were not seen during training. Most existing approaches address this by scaling up training on synthetic data tailored to the task, a process that demands substantial computational resources. But is task-specific training really necessary for accurate and efficient 6D pose estimation of novel objects? To answer No!, we introduce FreeZeV2, the second generation of FreeZe: a training-free method that achieves strong generalization to unseen objects by leveraging geometric and vision foundation models pre-trained on unrelated data. FreeZeV2 improves both accuracy and efficiency over FreeZe through three key contributions: (i) a sparse feature extraction strategy that reduces inference-time computation without sacrificing accuracy; (ii) a feature-aware scoring mechanism that improves both pose selection during RANSAC-based 3D registration and the final ranking of pose candidates; and (iii) a modular design that supports ensembles of instance segmentation models, increasing robustness to segmentation masks errors. We evaluate FreeZeV2 on the seven core datasets of the BOP Benchmark, where it establishes a new state-of-the-art in 6D pose estimation of unseen objects. When using the same segmentation masks, FreeZeV2 achieves a remarkable 8x speedup over FreeZe while also improving accuracy by 5%. When using ensembles of segmentation models, FreeZeV2 gains an additional 8% in accuracy while still running 2.5x faster than FreeZe. FreeZeV2 was awarded Best Overall Method at the BOP Challenge 2024.
Abstract（参考訳）: RGBDデータからオブジェクトの6Dポーズを推定することは、ロボット工学や拡張現実におけるコンピュータビジョンの基本的な問題である。重要な課題は、トレーニング中に見られなかった新しいオブジェクトへの一般化を達成することである。既存のほとんどのアプローチでは、タスクに適した合成データのトレーニングをスケールアップすることで、この問題に対処している。しかし、新しい物体の正確かつ効率的な6次元ポーズ推定には、タスク固有のトレーニングが本当に必要か? 第2世代のFreeZeV2は、幾何学的および視覚的基礎モデルを利用して、非表示オブジェクトへの強力な一般化を実現する訓練自由な手法である。 FreeZeV2は,3つの重要なコントリビューションを通じて,FreeZeよりも正確性と効率性を向上する。一精度を犠牲にすることなく、推論時間計算の少ない特徴抽出戦略二 RANSACに基づく3D登録におけるポーズ選択と、ポーズ候補の最終的なランキングの両方を改善する特徴認識スコアリング機構 3) インスタンスセグメンテーションモデルのアンサンブルをサポートし、セグメンテーションマスクのエラーに対する堅牢性を高めるモジュール設計。我々は,BOPベンチマークの7つのコアデータセット上でFreeZeV2を評価する。同じセグメンテーションマスクを使用する場合、FreeZeV2はFreeZeよりも8倍のスピードアップを達成すると同時に、精度を5%向上させる。セグメンテーションモデルのアンサンブルを使用する場合、FreeZeV2は、FreeZeよりも2.5倍速く動作しながら、8%の精度が向上する。 FreeZeV2はBOP Challenge 2024でベスト総合メソッドを受賞した。

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