論文の概要: Yolo-Key-6D: Single Stage Monocular 6D Pose Estimation with Keypoint Enhancements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03879v1
- Date: Wed, 04 Mar 2026 09:31:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-05 21:29:15.251291
- Title: Yolo-Key-6D: Single Stage Monocular 6D Pose Estimation with Keypoint Enhancements
- Title（参考訳）: Yolo-Key-6D:キーポイント拡張による単眼6D画像推定
- Authors: Kemal Alperen Çetiner, Hazım Kemal Ekenel,
- Abstract要約: モノクル6次元ポーズ推定のための新しい一段階のエンドツーエンドフレームワークであるYolo-Key-6Dを提案する。
提案手法は,オブジェクトの3次元境界ボックス角の2次元投影を補強する補助ヘッドを統合することで,YOLOベースのアーキテクチャを強化する。
YOLO-Key-6D は ADD(-S) 0.1d でそれぞれ96.24% と69.41% の競争精度を達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Estimating the 6D pose of objects from a single RGB image is a critical task for robotics and extended reality applications. However, state-of-the-art multi stage methods often suffer from high latency, making them unsuitable for real time use. In this paper, we present Yolo-Key-6D, a novel single stage, end-to-end framework for monocular 6D pose estimation designed for both speed and accuracy. Our approach enhances a YOLO based architecture by integrating an auxiliary head that regresses the 2D projections of an object's 3D bounding box corners. This keypoint detection task significantly improves the network's understanding of 3D geometry. For stable end-to-end training, we directly regress rotation using a continuous 9D representation projected to SO(3) via singular value decomposition. On the LINEMOD and LINEMOD-Occluded benchmarks, YOLO-Key-6D achieves competitive accuracy scores of 96.24% and 69.41%, respectively, with the ADD(-S) 0.1d metric, while proving itself to operate in real time. Our results demonstrate that a carefully designed single stage method can provide a practical and effective balance of performance and efficiency for real world deployment.
- Abstract（参考訳）: 単一のRGB画像からオブジェクトの6Dポーズを推定することは、ロボット工学および拡張現実アプリケーションにとって重要なタスクである。
しかし、最先端のマルチステージ手法は、しばしば高いレイテンシに悩まされるため、リアルタイム利用には適さない。
本稿では,高速かつ高精度なモノクロ6Dポーズ推定のための,新しい単一ステージのエンドツーエンドフレームワークであるYolo-Key-6Dを提案する。
提案手法は,オブジェクトの3次元境界ボックス角の2次元投影を補強する補助ヘッドを統合することで,YOLOベースのアーキテクチャを強化する。
このキーポイント検出タスクはネットワークの3次元幾何学的理解を大幅に改善する。
安定なエンドツーエンドトレーニングでは,SO(3)に投影された連続9次元表現を特異値分解により直接回帰回転する。
LINEMOD とLINEMOD-Occluded のベンチマークでは、YOLO-Key-6D は ADD(-S) 0.1d で96.24% と 69.41% の競合精度のスコアを得た。
提案手法は, 実世界の展開において, 実用的で効果的な性能バランスと効率のバランスを, 慎重に設計した単一ステージ方式で実現できることを実証した。
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