データ制限6Dオブジェクト姿勢推定のための透視フロー集約【JST・京大機械翻訳】

Hu Yinlin; Fua Pascal; Salzmann Mathieu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214234304571 整理番号：22P0306486

データ制限6Dオブジェクト姿勢推定のための透視フロー集約【JST・京大機械翻訳】

Perspective Flow Aggregation for Data-Limited 6D Object Pose Estimation

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発行年： 2022年03月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月18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)

多くの最近の6D物体姿勢推定方法は,教師なしものを含み,多くの実際の訓練画像を必要とする。残念なことに,水下の空間や深部のようないくつかの応用に対して,実際の画像を取得することさえ,非注釈付けさえ,実質的に不可能である。本論文では,合成画像のみを訓練できる方法,あるいは少数の付加的実数を用いて任意の方法を提案する。最初のネットワークから得られた粗い姿勢推定を与えて,粗い姿勢と実画像を用いてレンダリングされた画像間の密な2D対応場を予測し,必要な姿勢補正を推論するために,第二のネットワークを用いた。この手法は,最先端の方法よりも,合成画像と実画像間のドメインシフトに対してそれほど敏感でない。それは,何も使用しないとき,訓練のために注釈付き実画像を必要とする方法で実行して,ほんの20の実画像を使用するとき,それらをかなり凌駕する。【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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