本論文では、単一画像からのオブジェクト姿勢推定の信頼性を評価するための一般的なアルゴリズムを提案している。
まず、オブジェクトの形状をガウシアンプロセスを用いた軽量な表現で表現する。複数の参照点からオブジェクト表面への距離分布を学習し、これらを混合モデルとして表現することで、複雑な形状のオブジェクトにも対応できる。
次に、推定された姿勢を用いて画像上のオブジェクト領域を3D空間に投影し、その投影点がオブジェクト表面に乗る確率の平均値を信頼性スコアとして算出する。
提案手法の実験では、形状表現の精度を評価し、推定姿勢の信頼性スコアが実際の姿勢精度を反映できることを示している。また、信頼性スコアを用いて姿勢推定結果を受け入れるかどうかを判断できることも示している。
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by Panagiotis S... at arxiv.org 04-26-2024
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