論文の概要: GAP-GDRNet: Geometry-Aware Monocular Visual Pose Sensing on a Single-Target Synthetic Spacecraft Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.02360v2
• Date: Fri, 03 Jul 2026 05:45:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 13:04:58.561551
• Title: GAP-GDRNet: Geometry-Aware Monocular Visual Pose Sensing on a Single-Target Synthetic Spacecraft Dataset
• Title（参考訳）: GAP-GDRNet:単一ターゲット合成宇宙機データを用いた幾何学的単眼画像センシング
• Abstract要約: 本稿では,単分子RGBを用いた6次元センシングのための幾何学拡張フレームワークであるGAP-GDRNetについて述べる。 この方法は、GDR-Netの幾何学誘導直接回帰パラダイムに従い、パイプライン内の2つの点を変更する。 回転誤差は1.96円、翻訳誤差は0.0165m、ADD@0.02mの精度は95.16%に達し、GDR-Netベースラインを3.88ポイント上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.240627719297504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular relative pose sensing is a central perception problem in non-cooperative rendezvous and on-orbit servicing. In spacecraft images, however, weak surface texture, thin appendages, illumination changes, and partial occlusion often leave only sparse and unstable geometric evidence. This article presents GAP-GDRNet, a geometry-aware attention-enhanced framework for monocular RGB-based 6D pose sensing. The method follows the geometry-guided direct regression paradigm of GDR-Net and modifies two points in the pipeline: an attention-based feature refinement (AFR) module is placed before dense geometric prediction, and a patch-level geometric self-attention (PGSA) module is inserted into Patch-PnP. AFR reinforces global spacecraft structure together with local weak-texture cues; PGSA then relates downsampled geometric patches before final pose regression. A Blender-based annotation process supplies target masks, visible-region masks, dense model-coordinate maps, camera intrinsics, and 6D pose labels for supervised training.The primary evaluation uses a single-target synthetic spacecraft dataset built from one CAD model. GAP-GDRNet reaches a rotation error of $1.96^\circ$, a translation error of 0.0165 m, and an ADD@0.02 m accuracy of 95.16\%, exceeding the reproduced GDR-Net baseline by 3.88 percentage points while running at 35.97 FPS for pose-network inference. Supplementary evaluations on T-LESS and LM-O give BOP AR gains of 6.8 and 3.1 percentage points over the reproduced baseline.
• Abstract（参考訳）: 単眼の相対的ポーズセンシングは、非協調的ランデブーと軌道上サーベイシングにおいて中心的な知覚問題である。 しかし、宇宙船の画像では、弱い表面のテクスチャ、薄い付属物、照明の変化、部分的な閉塞は、しばしばスパースで不安定な幾何学的証拠のみを残している。 本稿では,モノクラーRGBに基づく6次元ポーズセンシングのための幾何学的注目度向上フレームワークであるGAP-GDRNetについて述べる。 この方法はGDR-Netの幾何誘導直接回帰パラダイムに従ってパイプライン内の2つの点を修正し、注目に基づく特徴改善(AFR)モジュールを密集した幾何学的予測の前に配置し、パッチレベルの幾何学的自己アテンション(PGSA)モジュールをPatch-PnPに挿入する。 AFRは局所的な弱テクスチュアキューと共にグローバルな宇宙船構造を強化し、PGSAは最終ポーズの回帰の前にサンプル化された幾何学的パッチを関連付ける。 Blenderベースのアノテーションプロセスは、ターゲットマスク、可視領域マスク、密集したモデル座標マップ、カメラ固有の6Dポーズラベルを教師あり訓練のために提供します。 GAP-GDRNetは1.96^\circ$の回転誤差、翻訳誤差0.0165m、ADD@0.02mの精度95.16\%に達し、再生したGDR-Netベースラインを35.97FPSで動作しながら3.88ポイント超えた。 T-LESSとLM-Oの補助評価により、BOPARは再生ベースラインに対して6.8ポイントと3.1ポイント上昇する。

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