Fortschritt in der Objektpose-Schätzung mit schwachen Labels

Die Schätzung der Objektpose ist ein wichtiger Prozess in Bereichen wie Robotik und Augmented Reality. Dabei geht's darum, die Position und Orientierung eines Objekts im Raum zu bestimmen, was entscheidend ist für Aufgaben wie das Greifen von Robotern und Anwendungen der erweiterten Realität. Traditionelle Methoden basieren oft auf präzisen CAD-Modellen oder komplexen Setup zur Sammlung von gelabelten Daten. In diesem Artikel stellen wir eine neue Methode vor, die lernt, die Pose von Objekten mit weniger genauen Daten zu schätzen. Unser Ansatz nutzt neuronale Techniken, um wichtige Merkmale aus schwach gelabelten Bildern zu lernen.

#Das Problem

Die Schätzung der Pose eines Objekts bedeutet, herauszufinden, wie es orientiert ist und wo es sich in einem Referenzrahmen befindet. Dabei müssen sowohl die Rotation als auch die Translation bestimmt werden, die wichtig sind, um zu erkennen, wie man mit dem Objekt interagiert, z. B. es aufzuheben.

Viele lernbasierte Methoden erfordern umfangreiche Trainingsdaten. Diese Daten zu sammeln, kann schwierig sein, da es oft detaillierte Setups und gut definierte Computer Modelle benötigt. Im Gegensatz dazu zeigen synthetische Daten, die aus CAD-Modellen generiert werden, gute Leistungen, können aber nicht vollständig mit der Genauigkeit aus echten Bildern mithalten.

Um diese Herausforderungen zu überwinden, konzentrieren wir uns darauf, den Prozess zu vereinfachen. Durch die Verwendung schwächerer Labels aus Bildern, die leichter verfügbar sind, wollen wir das Training vereinfachen, ohne die Leistung zu opfern.

#Unser Ansatz

Wir schlagen eine Methode vor, die schwach gelabelte Daten nutzt, was es uns ermöglicht, die Pose zu schätzen, ohne ein bekanntes CAD-Modell zu benötigen. Unser Pipeline besteht aus zwei Hauptphasen:

1. Objektform lernen: Wir verwenden eine Technik namens Neural Radiance Field (NeRF), um die Form von Objekten basierend auf realen Bildern mit bekannten relativen Posen zu lernen. Diese Methode erfasst effektiv die 3D-Merkmale der Objekte.

2. Diskriminative Merkmale lernen: Anschliessend kombinieren wir die gelernte Form mit einem Convolutional Neural Network (CNN), um Merkmale zu lernen, die über verschiedene Blickwinkel hinweg konsistent sind. Wir führen eine spezielle Methode ein, die hilft, die Merkmale die Symmetrien der Objekte zu respektieren.

In der Inferenzphase nutzen wir das CNN, um Merkmale vorherzusagen, die mit der 3D-Darstellung, die von NeRF gelernt wurde, übereinstimmen können. Diese Übereinstimmungen helfen uns, die Pose des Objekts im Verhältnis zum Referenzrahmen von NeRF zu bestimmen.

#Vorteile des Ansatzes

Unsere Methode hat mehrere Vorteile gegenüber bestehenden Techniken. Erstens kann sie symmetrische Objekte effektiv handhaben, was für viele Methoden zur Schätzung der Pose eine Herausforderung darstellt. Zweitens vereinfachen wir den Prozess der Datensammlung. Anstatt hochwertige Pose-Anmerkungen zu benötigen, können wir mit nur relativen Posen arbeiten, die leicht zu bekommen sind.

Durch die Kombination der Stärken von NeRF und CNN erreichen wir eine genaue Pose-Schätzung und behalten gleichzeitig einen schnelleren Inferenzprozess bei, insbesondere für symmetrische Objekte. Die gelernten Merkmale ermöglichen es uns, Übereinstimmungen effizienter zu finden und die Zeit für die Pose-Schätzung zu reduzieren.

#Verwandte Arbeiten

In den letzten Jahren sind viele Techniken des tiefen Lernens aufgetaucht, die sich mit der Schätzung von Posen beschäftigen. Einige Ansätze, wie Dpod und Pix2Pose, basieren auf synthetischen Daten aus CAD-Modellen. Andere, wie Self6D und NeRF-Pose, versuchen, echte Daten zu nutzen, haben aber Schwierigkeiten, wenn Segmente verdeckt sind oder wenn Objekte nicht klar definiert sind.

Frühere Methoden zeigen, dass die Verwendung von echten Trainingsdaten oft zu einer besseren Leistung führt als bei synthetischen Daten, obwohl sie komplexe Setups erfordern. Neuere Methoden, wie RLLG und WeLSA, zielen darauf ab, den Erwerbsprozess für echte Daten zu vereinfachen, während sie schwächere Anmerkungen verwenden.

Diese Methoden haben jedoch Schwierigkeiten mit symmetrischen Objekten, da sie oft Vorwissen über die Symmetrie des Objekts benötigen, um eine erfolgreiche Schätzung zu erreichen.

Unsere vorgeschlagene Methode ist einzigartig, da sie Symmetrie effektiv handhabt, ohne Vorwissen zu benötigen und den Prozess der Sammlung echter Trainingsdaten vereinfacht.

#Architektur unserer Methode

Unsere Architektur besteht aus drei Hauptkomponenten: einem Ray Generator, einem NeRF Block und einem CNN. Der Ray Generator erzeugt Strahlen aus einem bestimmten Blickwinkel, die durch eine Reihe von Punkten in einem 3D-Raum verlaufen. Diese Informationen werden im NeRF Block verarbeitet.

#NeRF Block

Der NeRF Block besteht aus drei Multi-Layer Perceptrons (MLPs):

1. Dichte MLP: Dies sagt die Dichte der 3D-Geometrie basierend auf gegebenen Koordinaten voraus.
2. Farbe MLP: Dies sagt Farbwerte an bestimmten Punkten voraus und berücksichtigt farbabhängige Farbänderungen.
3. Merkmal MLP: Dies lernt die Merkmale, die mit jedem 3D-Punkt verbunden sind, was entscheidend für die folgenden Phasen ist.

#CNN

Wir verwenden ein U-Net-basiertes CNN, um Merkmalsbilder aus Eingabebildern vorherzusagen. Das CNN sagt Merkmale pro Pixel voraus, die dann mit den von NeRF gelernten verglichen werden.

#Trainingsprozess

#Phase 1: NeRF Pretraining

In der ersten Phase trainieren wir NeRF mit echten Bildern zusammen mit relativen Pose-Labeln. Wir verwenden auch Segmentierungs-Masken, um das Modell auf das relevante Objekt zu konzentrieren. Das Training beinhaltet das Rendern des Objekts aus verschiedenen Blickwinkeln basierend auf den Eingabedaten, um robuste Darstellungen zu erstellen.

#Phase 2: Merkmalslernen

In der zweiten Phase frieren wir bestimmte Komponenten des NeRF-Netzwerks ein und trainieren nur die Feature MLP und das CNN. Dadurch lernen wir konsistente Merkmale, die die Symmetrien des Objekts respektieren.

Wir verwenden einen kontrastiven Lernansatz, um sicherzustellen, dass die von NeRF und CNN gelernten Merkmale unterschiedlich, aber weiterhin konsistent sind. Dazu erstellen wir "positive" Proben aus übereinstimmenden Merkmalen und "negative" Proben aus Merkmalen, die aus verschiedenen Perspektiven stammen.

#Inferenz und Pose-Schätzung

Während der Inferenz extrahieren wir Merkmale aus einem Eingabebild mit dem CNN und konzentrieren uns nur auf Bereiche von Interesse basierend auf den Segmentierungs-Masken. Dann stellen wir Entsprechungen zwischen den 2D-Merkmalen und der gelernten 3D-Darstellung von NeRF her.

Mit einem einfachen Algorithmus namens PnP Ransac können wir die Entsprechungen so anordnen, dass wir die endgültige 6D-Pose des Objekts ableiten. Diese Methode hat sich selbst in Szenarien mit symmetrischen Objekten als effektiv erwiesen, bei denen viele traditionelle Techniken Schwierigkeiten hätten.

#Bewertung und Ergebnisse

Wir haben Tests mit mehreren Datensätzen zur Objektpose durchgeführt, darunter LM, LineMOD-Occlusion und T-Less. Unsere Ergebnisse zeigen, dass unsere Methode beeindruckende Benchmark-Genauigkeit erzielt, obwohl sie ausschliesslich auf schwach gelabelten Daten basiert.

#Vergleich mit anderen Methoden

Wenn wir unseren Ansatz mit anderen bestehenden Lösungen vergleichen, sehen wir, dass er sie erheblich übertrifft, insbesondere bei symmetrischen Objekten. Die Fähigkeit, mit schwächeren Labels zu arbeiten, trägt auch zu seiner Attraktivität bei und bietet eine praktische Alternative zu traditionellen Methoden, die komplexe Setups für die ordnungsgemässe Datensammlung erfordern.

#Einschränkungen und zukünftige Arbeiten

Obwohl unsere Methode gut funktioniert, gibt es noch Herausforderungen zu bewältigen. Obwohl wir Robustheit beim Umgang mit verschiedenen Objekten gezeigt haben, ist zukünftige Arbeit erforderlich, um die Leistung in Szenarien mit Verdeckungen zu verbessern. Ausserdem geht unser System von bekannten relativen Posen aus. Die Entwicklung eines völlig unüberwachten Ansatzes könnte die Anwendbarkeit erweitern.

Weitere Experimente mit realen, verrauschten Daten würden auch unser Verständnis verbessern, wie gut unser Ansatz unter nicht kontrollierten Bedingungen funktioniert.

#Fazit

Wir haben einen neuartigen Ansatz zur 6D-Objektpose-Schätzung vorgestellt, der schwach gelabelte Daten nutzt und symmetrische Objekte effektiv handhabt. Durch die Kombination von Neural Radiance Fields mit einem CNN zeigt unsere Methode vielversprechende Vorteile in Bezug auf Genauigkeit und Geschwindigkeit. Unsere Beiträge vereinfachen den Datenerfassungsprozess und öffnen die Tür für vielseitigere Ansätze in der Robotik und Augmented Reality-Anwendungen.

Die Ergebnisse zeigen starkes Potenzial für reale Anwendungen, bei denen präzise CAD-Modelle oft nicht verfügbar sind und die Sammlung von hochwertigen Pose-Anmerkungen extrem komplex sein kann. Durch weitere Verfeinerung und die Bearbeitung aktueller Einschränkungen wollen wir die Fähigkeiten unserer Pose-Schätzpipeline in zukünftigen Arbeiten weiter verbessern.