基于RGB通过解耦度量尺度恢复实现类别级物体位姿估计
计算机视觉与模式识别
2023-10-19 v2
摘要
尽管近期基于RGB-D相机的类别级物体位姿估计方法展现出有前景的结果，但由于严重依赖深度传感器，其应用受限。仅用RGB的方法为此问题提供了替代方案，却受单目观测固有的尺度模糊性困扰。本文中，我们提出一种新颖流水线，将6D位姿与尺寸估计解耦，以减轻不完美尺度对刚性变换的影响。具体而言，我们利用预训练的单目估计器提取局部几何信息，主要辅助搜索内点2D-3D对应。同时，设计独立分支基于类别级统计直接恢复物体的度量尺度。最后，我们主张使用RANSAC-PP算法鲁棒求解6D物体位姿。我们在合成与真实数据集上进行了大量实验，证明了我们的方法相对于先前最先进的基于RGB的方法具有更优性能，尤其在旋转精度方面。代码：https://github.com/goldoak/DMSR。
引用
@article{arxiv.2309.10255,
title = {RGB-based Category-level Object Pose Estimation via Decoupled Metric Scale Recovery},
author = {Jiaxin Wei and Xibin Song and Weizhe Liu and Laurent Kneip and Hongdong Li and Pan Ji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.10255},
year = {2023}
}