CenterSnap:単一ショットマルチオブジェクト3D形状再構成とカテゴリー6D姿勢とサイズ推定【JST・京大機械翻訳】

Irshad Muhammad Zubair; Kollar Thomas; Laskey Michael; Stone Kevin; Kira Zsolt

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220317510238 整理番号：22P0298579

CenterSnap:単一ショットマルチオブジェクト3D形状再構成とカテゴリー6D姿勢とサイズ推定【JST・京大機械翻訳】

CenterSnap: Single-Shot Multi-Object 3D Shape Reconstruction and Categorical 6D Pose and Size Estimation

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発行年： 2022年03月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月03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,単一視点RGB-D観測からの同時マルチオブジェクト3D再構成,6D姿勢およびサイズ推定の複雑なタスクを研究した。インスタンスレベル姿勢推定とは対照的に,CADモデルが推論時間で利用できないというより挑戦的な問題に焦点を当てた。既存の手法は,主に画像中の各オブジェクトインスタンスを局所化し,検出する複雑な多段パイプラインに追従し,次に,それらの3Dメッシュまたは6D姿勢のいずれかに回帰する。これらの手法は,オクルージョンが存在する複雑なマルチオブジェクトシナリオにおいて,高い計算コストと低い性能に悩まされる。したがって,3D形状の両方を予測し,結合ボックスフリー様式で6D姿勢とサイズを同時に推定するための簡単な1段階アプローチを示した。特に,提案手法は,各中心が6D姿勢とサイズと共にオブジェクトの完全形状を示す空間中心としてオブジェクトインスタンスを処理する。このパーピクセル表現を通して,本手法は実時間(40FPS)多重新オブジェクトインスタンスで再構成でき,単一フォワードパスでそれらの6D姿勢とサイズを予測することができる。広範な実験を通して,提案アプローチは,新しい実世界オブジェクトインスタンスに対して,6D姿勢に対して,12.6%の絶対改善で,マルチオブジェクト形状NetおよびNOCSデータセット上で,それぞれ,すべての形状完了およびカテゴリー6D姿勢およびサイズ推定基準を,著しく凌駕することを実証した。【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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