이 논문은 6DoF 물체 자세 추정을 위한 가시성 인식 키포인트 위치 추정 방법을 제안한다. 기존 방법들은 모든 미리 정의된 키포인트를 추정하지만, 이 중 많은 키포인트가 가려져 있어 추정 결과가 불안정해질 수 있다. 이 문제를 해결하기 위해 저자들은 가시성 정보를 활용하여 중요한 키포인트만을 선별적으로 추정한다.
먼저 객체 수준의 주석 정보를 활용하여 효율적으로 키포인트의 가시성 이진 레이블을 생성한다. 이때 가시성은 외부 가림과 내부 자가 가림으로 구분된다. 이후 Personalized PageRank 알고리즘을 통해 실수 값의 가시성 인식 중요도를 계산한다. 이렇게 얻은 중요도를 바탕으로 상위 키포인트만을 선별하여 추정한다.
제안 방법은 기존 최신 키포인트 기반 6DoF 자세 추정 방법인 CheckerPose에 통합되어 성능을 크게 향상시킨다. 실험 결과, 제안 방법은 Linemod, Linemod-Occlusion, YCB-V 데이터셋에서 모두 최신 수준의 성능을 달성한다.
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by Ruyi Lian,Ha... at arxiv.org 03-22-2024
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