RePOSE：基于深度纹理渲染的快速 6D 物体位姿精化
计算机视觉与模式识别
2021-08-20 v2
摘要
我们提出 RePOSE，一种用于 6D 物体位姿估计的快速迭代精化方法。先前方法通过将放大输入的 RGB 图像与渲染的 RGB 图像送入 CNN 并直接回归精化位姿的更新来进行精化。由于 CNN 的计算成本，其运行速度慢，在多物体位姿精化中尤为突出。为克服该问题，RePOSE 利用图像渲染，通过带可学习纹理的 3D 模型进行快速特征提取。我们称之为深度纹理渲染，其使用浅层多层感知机直接回归物体的视角不变图像表示。此外，我们利用可微 Levenberg-Marquardt（LM）优化，通过最小化输入与渲染图像表示之间的特征度量误差，无需放大即可快速准确地精化位姿。这些图像表示经过训练，使可微 LM 优化在少量迭代内收敛。因此，RePOSE 以 92 FPS 运行，在 Occlusion LineMOD 数据集上达到 51.6% 的 SOTA 精度——比先前最佳绝对提升 4.1%，并在 YCB-Video 数据集上以更快得多的运行时间取得相当结果。代码见 https://github.com/sh8/repose。
引用
@article{arxiv.2104.00633,
title = {RePOSE: Fast 6D Object Pose Refinement via Deep Texture Rendering},
author = {Shun Iwase and Xingyu Liu and Rawal Khirodkar and Rio Yokota and Kris M. Kitani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.00633},
year = {2021}
}
备注
ICCV2021