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J-GLOBAL ID：202002272701422053   整理番号：20A0669277

拡張オートエンコーダ:6D物体検出のための陰的3D方位学習【JST・京大機械翻訳】

Augmented Autoencoders: Implicit 3D Orientation Learning for 6D Object Detection

著者 (5件)： Sundermeyer Martin (German Aerospace Center (DLR), Wessling, Germany) ,  Marton Zoltan-Csaba (German Aerospace Center (DLR), Wessling, Germany) ,  Durner Maximilian (German Aerospace Center (DLR), Wessling, Germany) ,  Triebel Rudolph (German Aerospace Center (DLR), Wessling, Germany) ,  Triebel Rudolph (Technical University of Munich, Munich, Germany)
資料名： International Journal of Computer Vision  (International Journal of Computer Vision)
巻： 128  号： 3  ページ： 714-729  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0423A  ISSN： 0920-5691  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オブジェクト検出と6D姿勢推定のためのリアルタイムRGBベースパイプラインを提案した。著者らの新しい3D方位推定は,ドメインランダム化を用いた3Dモデルのシミュレートされた視点で訓練された,Denoizing Autoエンコーダの変種に基づいている。このいわゆる自動エンコーダは,既存の方法に比べていくつかの利点を有している。すなわち,実際的ではない訓練データを必要とせず,様々なテストセンサと本質的なハンドオブジェクトとビューの対称性に一般化されている。入力画像からオブジェクト姿勢への明示的マッピングを学習する代わりに,それは潜在空間におけるサンプルによって定義されるオブジェクト指向の暗黙表現を提供する。著者らのパイプラインは,RGBとRGB-Dドメインの両方においてT-LESSデータセットに関して最先端の性能を達成した。また,他の総合的に訓練されたアプローチと競合できるLineMODデータセットについても評価した。さらに,物体が画像中心からずれるときの透視誤差を説明するために,3D方位推定を修正することにより性能を向上させ,拡張結果を示した。著者らのコードはここで利用可能である。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 対称性 ,  センサ ,  *符号器 ,  *学習 ,  *三次元 ,  透視 ,  三次元モデル
準シソーラス用語： RGB-D ,  角度推定 ,  姿勢推定 ,  *自己符号化器 ,  物体検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 6D物体検出 ,  姿勢推定 ,  領域ランダム化 ,  自動エンコーダ ,  合成データ ,  対称性

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 拡張 ,  オートエンコーダ ,  物体検出 ,  3D ,  方位 ,  学習