3Dオブジェクト姿勢推定のためのテンプレート:新しいオブジェクトへの一般化とオクルージョンへのロバスト性【JST・京大機械翻訳】

Nguyen Van Nguyen; Hu Yinlin; Xiao Yang; Salzmann Mathieu; Lepetit Vincent

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204088233513 整理番号：22P0323455

3Dオブジェクト姿勢推定のためのテンプレート:新しいオブジェクトへの一般化とオクルージョンへのロバスト性【JST・京大機械翻訳】

Templates for 3D Object Pose Estimation Revisited: Generalization to New Objects and Robustness to Occlusions

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発行年： 2022年03月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月31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)

新しいオブジェクトを認識し,部分オクルージョンの下でもRGB画像における3D姿勢を推定することができる方法を示した。提案手法は,これらのオブジェクトの訓練フェーズや,それらのCADモデルのみを描写する実画像を必要としない。それは,局所オブジェクト表現を学習するための訓練対象の小さいセットに依存し,それは,入力画像を「テンプレート」の集合に局所的にマッチさせることができ,新しいオブジェクトのためのCADモデルの画像を与えた。最先端の方法とは対照的に,提案手法が適用される新しいオブジェクトは訓練オブジェクトとは非常に異なる。その結果,著者らは,LINEMODとオクルージョン-LINEMODデータセットに関する再訓練のない一般化を示した。以前のテンプレートベースアプローチの破壊モードの解析は,テンプレートマッチングのための局所特徴の利点をさらに確認する。LINEMOD,Occlusion-LINEMOD,およびT-LESSデータセットに関する最先端のテンプレートマッチング法より優れている。著者らのソースコードとデータは,https://github.com/nv nguyen/template poseで公的に利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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