iSPA-Net反復意味論的姿勢アラインメントネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Kundu Jogendra Nath; Ganeshan Aditya; M. V. Rahul; Prakash Aditya; R. Venkatesh Babu

文献

J-GLOBAL ID：202002227912229976 整理番号：20A1865282

iSPA-Net反復意味論的姿勢アラインメントネットワーク【JST・京大機械翻訳】

iSPA-Net Iterative Semantic Pose Alignment Network

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資料名：
号： MM ’18 ページ： 967-975 発行年： 2018年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

単眼2D画像からの物体の3D情報の理解と抽出はコンピュータビジョンにおける基本的問題である。3D物体姿勢推定のタスクにおいて,最近のデータ駆動深層ニューラルネットワークベース手法は,3Dキーポイントと姿勢アノテーションを有する実画像の不足に悩まされる。人間認知からのインスピレーションは,注釈者が実際の画像のための地上-トラス視点を取得するための構造参照として3D CADモデルを使用する。iSPA-Netと呼ばれる反復セマンティックPose Alignmentネットワークを提案する。提案手法では,与えられた画像対間の視点差を予測することにより,細粒姿勢推定のタスクを解くための意味的3D構造規則性の利用に焦点を当てた。そのような画像比較ベースのアプローチは,データ不足の問題を軽減し,したがって,最小アノテーションを有する新規オブジェクトカテゴリのために,提案した方式のスケーラビリティを強化する。また,細粒物体姿勢推定器は,入力画像対の学習された空間記述子の対応によって支援される。提案した姿勢アラインメントフレームワークは,姿勢差の不均一ビン分類の有効性と共にオンラインレンダリングセットアップを利用することにより,連続反復における初期姿勢推定を洗練する教授を楽しめる。これにより,iSPA-Netは様々な実画像視点推定データセットで最先端の性能を達成することができる。さらに,複数のアプリケーションに対するアプローチの有効性を実証した。最初に,姿勢参照として単一画像のみを考慮して,類似姿勢から画像を捕捉するためのアクティブオブジェクト視点局所化に対する結果を示した。第2に,筆者らは,オブジェクトクラスあたり単一部分注釈付き3Dテンプレートモデルのみを用いて教師なし部分セグメンテーション転送を行うための学習意味対応の能力を実証した。再現可能な研究を促進するために,提案アルゴリズムのコードをリリースした。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , パターン認識

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