本論文では、3D物体の向き推定に関する新しい手法を提案している。向き推定は3Dディープラーニングの前処理として重要な役割を果たす。従来の手法では、対称性のある物体の向きを正しく推定することが困難であった。
提案手法は2段階のパイプラインで構成される。第1段階では、八面体対称性までの向きを回帰モデルで推定する。第2段階では、分類モデルを使って八面体対称性を補正し、物体を標準的な向きに回転させる。
提案手法は、Shapenetデータセットの全クラスを使って学習・評価されており、従来手法と比べて大幅に性能が向上している。特に、物体の上向き軸の推定精度が64.6%向上した。さらに、提案手法は物体の完全な向き(3軸)を推定することができ、人間が介在してあいまいな向きを選択できるようにもなっている。
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