論文の概要: Color-Pair Guided Robust Zero-Shot 6D Pose Estimation and Tracking of Cluttered Objects on Edge Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23647v1
- Date: Sun, 28 Sep 2025 05:07:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.349684
- Title: Color-Pair Guided Robust Zero-Shot 6D Pose Estimation and Tracking of Cluttered Objects on Edge Devices
- Title（参考訳）: カラーペア誘導ロバストゼロショット6Dポス推定とエッジデバイス上でのクラッタオブジェクトの追跡
- Authors: Xingjian Yang, Ashis G. Banerjee,
- Abstract要約: 本稿では,エッジデバイス上での効率的な実行を目的とした統合フレームワークを提案する。
当社のアプローチの鍵は、ライトと不変なカラーペアの特徴表現の共有です。
最初の見積のために、この機能はライブRGB-Dビューとオブジェクトの3Dメッシュの間の堅牢な登録を容易にする。
追跡に関しては、同じ特徴論理が時間的対応を検証し、軽量モデルが物体の動きを確実に回帰させることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.261261166281339
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robust 6D pose estimation of novel objects under challenging illumination remains a significant challenge, often requiring a trade-off between accurate initial pose estimation and efficient real-time tracking. We present a unified framework explicitly designed for efficient execution on edge devices, which synergizes a robust initial estimation module with a fast motion-based tracker. The key to our approach is a shared, lighting-invariant color-pair feature representation that forms a consistent foundation for both stages. For initial estimation, this feature facilitates robust registration between the live RGB-D view and the object's 3D mesh. For tracking, the same feature logic validates temporal correspondences, enabling a lightweight model to reliably regress the object's motion. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that our integrated approach is both effective and robust, providing competitive pose estimation accuracy while maintaining high-fidelity tracking even through abrupt pose changes.
- Abstract（参考訳）: 難解な照明下での新規物体のロバスト6次元ポーズ推定は依然として重要な課題であり、しばしば正確な初期ポーズ推定と効率的なリアルタイム追跡のトレードオフを必要とする。
本稿では,エッジデバイス上での効率的な実行を目的とした統合フレームワークを提案する。
このアプローチの鍵となるのは、両方のステージで一貫した基盤を形成する、ライト不変のカラーペア特徴表現の共有です。
最初の見積のために、この機能はライブRGB-Dビューとオブジェクトの3Dメッシュの間の堅牢な登録を容易にする。
追跡に関しては、同じ特徴論理が時間的対応を検証し、軽量モデルが物体の動きを確実に回帰させることができる。
ベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、我々の統合アプローチが効果的かつ堅牢であることを示し、突然のポーズ変更によっても高忠実度追跡を維持しながら、競合するポーズ推定精度を提供する。
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