より良いオブジェクト姿勢推定のための姿勢提案と精密化ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Trabelsi Ameni; Chaabane Mohamed; Blanchard Nathaniel; Beveridge Ross

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200870687463 整理番号：22P0133909

より良いオブジェクト姿勢推定のための姿勢提案と精密化ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

A Pose Proposal and Refinement Network for Better Object Pose Estimation

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発行年： 2020年04月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年10月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,RGB入力で動作する新しいエンドツーエンド6Dオブジェクト姿勢推定法を提案した。提案アプローチは2つの主成分から成る:最初の成分は入力画像中のオブジェクトを分類し,マルチタスク,CNNベース符号器/マルチデコーダモジュールを通して初期6D姿勢推定を提案する。第2の構成要素,精密化モジュールは,外見特徴とフローベクトルの両方を利用することによって,推定姿勢を反復的に精密化する,レンダリングとマルチ注意姿勢精密化ネットワークを含む。この精密化器は,目標姿勢に関する相対誤差を予測するために,初期姿勢推定のハイブリッド表現を利用する。それは,物体の識別特徴部分を強調する空間マルチアテンションブロックによってさらに拡張される。6D姿勢推定のための3つのベンチマークに関する実験は,提案したパイプラインが競合実行時間性能を有する最先端のRGBベースの方法より優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般

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