[论文解读] Estimating 6D Pose From Localizing Designated Surface Keypoints
本文提出了一种新颖的仅使用RGB图像的6D物体位姿估计方法，通过基于热力图的关键点检测器定位指定的3D表面关键点，并利用PnP算法恢复位姿。该方法在无需后处理优化的情况下实现了最先进（SOTA）的精度，相较于非优化方法，ADD精度提升了30%，并通过自信关键点选择策略在遮挡情况下表现出强鲁棒性。
In this paper, we present an accurate yet effective solution for 6D pose estimation from an RGB image. The core of our approach is that we first designate a set of surface points on target object model as keypoints and then train a keypoint detector (KPD) to localize them. Finally a PnP algorithm can recover the 6D pose according to the 2D-3D relationship of keypoints. Different from recent state-of-the-art CNN-based approaches that rely on a time-consuming post-processing procedure, our method can achieve competitive accuracy without any refinement after pose prediction. Meanwhile, we obtain a 30% relative improvement in terms of ADD accuracy among methods without using refinement. Moreover, we succeed in handling heavy occlusion by selecting the most confident keypoints to recover the 6D pose. For the sake of reproducibility, we will make our code and models publicly available soon.
研究动机与目标
- 开发一种快速且准确的6D位姿估计方法，不依赖深度传感器或后处理优化阶段。
- 通过利用高置信度关键点预测，提升对部分遮挡的鲁棒性。
- 证明定位表面关键点比预测视角或使用边界框角点更有效。
- 通过在3D SIFT点上训练关键点检测器，实现从RGB图像端到端学习6D位姿。
提出的方法
- 使用3D SIFT在物体模型上指定3D表面关键点，以提升特征表示能力。
- 训练YOLOv3目标检测器以在RGB图像中定位物体。
- 采用基于热力图的关键点检测器（KPD），从检测到的物体区域回归2D关键点坐标。
- 使用PnP（Perspective-n-Point）算法，根据2D-3D关键点对应关系计算6D位姿。
- 应用基于置信度的选择策略，仅使用最靠前的k个关键点，以提升在遮挡情况下的鲁棒性。
- 端到端训练使网络能够推断出在图像中不可见的背面关键点。
实验结果
研究问题
- RQ1是否可以实现一种既快速又准确的6D位姿估计方法，而无需依赖深度数据或优化阶段？
- RQ2定位表面关键点是否比使用边界框角点或预测视角获得更高的精度？
- RQ3通过仅选择最置信的关键点，基于关键点的方法是否能在严重遮挡下仍保持高精度？
- RQ4CNN是否能够从单张RGB图像中预测出不可见的背面关键点？
主要发现
- 在LineMod数据集上，该方法相较于非优化SOTA方法，ADD精度相对提升了30%。
- 在2D投影精度方面优于最佳非优化方法[27]，且与基于优化的方法相比也取得了具有竞争力的结果。
- 由于去除了后处理步骤，该方法相比基于优化的方法显著更快。
- 选择最靠前的10个置信度最高的关键点，其位姿精度优于使用全部50个预测关键点，证明了置信度过滤的有效性。
- 由于端到端训练，模型即使在输入图像中不可见背面关键点的情况下，也能以高精度推断出这些关键点。
- 使用3D SIFT表面点作为关键点，性能显著优于使用边界框角点和中心点，证实了丰富特征关键点选择的优势。
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