論文の概要: Component-Aware Structure-Preserving Style Transfer for Satellite Sim2Real 6D Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19624v1
• Date: Tue, 19 May 2026 10:01:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:09.269351
• Title: Component-Aware Structure-Preserving Style Transfer for Satellite Sim2Real 6D Pose Estimation
• Title（参考訳）: 衛星Sim2Real 6D Pose推定のためのコンポーネント対応構造保存スタイル転送
• Abstract要約: 合成レンダリングは正確な幾何学的アノテーションを提供することができるが、レンダリングと実際の観測の間の外観ギャップは実際の領域への直接移動を制限する。 本稿では,衛星合成-実データ構築のためのコンポーネント対応構造保存型転送フレームワークを提案する。
• 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: Monocular 6D pose estimation for non-cooperative satellites depends heavily on annotated training data, yet real satellite images with reliable pose labels and component-level masks are difficult to acquire at scale. Synthetic rendering can provide exact geometric annotations, but the appearance gap between rendered and real observations limits direct transfer to the real domain. This paper presents a component-aware structure-preserving style transfer framework for satellite synthetic-to-real data construction. The method builds weakly paired real--synthetic samples from calibrated real acquisition, ArUco-based camera-pose measurement, CAD rendering, and component masks. It then extracts part-wise real-domain style codes from unlabeled real images and injects them into corresponding synthetic satellite regions through mask-aligned modulation. To keep the generated images usable for downstream supervision, adversarial training is combined with local contrastive consistency, self-regularization, and edge-preserving constraints. Experiments are conducted on 5,000 rendered satellite images and 100 real images captured in a calibrated setup. The real images provide target-domain appearance references and final evaluation images, while the downstream GDRNet pose estimator is trained only on synthetic or translated synthetic images. Compared with representative image-translation baselines, the proposed method achieves the lowest image distribution discrepancy, with an FID of 54.32 and a KID of 0.048. When the translated data are used to train GDRNet in this target-domain adaptation setting, the ADD pass rate improves to 0.260 and the AUC improves to 0.611. These results indicate that component-level appearance transfer can improve satellite Sim2Real pose estimation in the considered calibrated setup while retaining simulation-derived geometric annotations.
• Abstract（参考訳）: 非協力衛星の単眼的な6Dポーズ推定は、注釈付きトレーニングデータに大きく依存するが、信頼性の高いポーズラベルとコンポーネントレベルのマスクを持つ実際の衛星画像は、大規模な取得が困難である。 合成レンダリングは正確な幾何学的アノテーションを提供することができるが、レンダリングと実際の観測の間の外観ギャップは実際の領域への直接移動を制限する。 本稿では,衛星合成-実データ構築のためのコンポーネント対応構造保存型転送フレームワークを提案する。 この手法は、校正された実検定、ArUcoベースのカメラ位置測定、CADレンダリング、コンポーネントマスクから弱対の実合成サンプルを構築する。 その後、ラベルのない実画像から部分的な実領域スタイルのコードを抽出し、マスク整列変調により対応する合成衛星領域に注入する。 下流の監視のために生成された画像を維持するために、敵の訓練は、局所的なコントラスト整合、自己正規化、エッジ保存制約と組み合わせられる。 5000枚の衛星画像と100枚の実像を校正した装置で撮影する実験が行われた。 実際の画像は、ターゲットドメインの外観参照と最終評価画像を提供し、下流のGDRNetポーズ推定器は、合成または翻訳された合成画像のみに基づいて訓練される。 FIDは54.32であり,KIDは0.048である。 このターゲットドメイン適応設定でGDRNetのトレーニングに変換データを使用すると、ADDパスレートは0.260に改善され、AUCは0.611に改善される。 これらの結果から, 衛星Sim2Realの姿勢推定は, シミュレーションによる幾何アノテーションを保ちながら, キャリブレーションを考慮し, 精度が向上することが示唆された。

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