Avancer l'estimation de la pose d'objet avec des étiquettes faibles

L'estimation de la pose d'un objet est un processus clé dans des domaines comme la robotique et la réalité augmentée. Ça consiste à déterminer la position et l'orientation d'un objet dans l'espace, ce qui est super important pour des tâches comme la saisie robotique et les applications de réalité augmentée. Les méthodes traditionnelles se basent souvent sur des modèles de conception assistée par ordinateur (CAO) précis ou des setups complexes pour collecter des données étiquetées. Dans cet article, on présente une nouvelle méthode qui apprend à estimer la pose des objets en utilisant des données moins précises. Notre approche utilise des techniques neuronales pour apprendre des caractéristiques importantes à partir d'images faiblement étiquetées.

#Le Problème

Estimer la pose d'un objet, c'est comprendre comment il est orienté et où il se trouve dans un cadre de référence. Ça implique de déterminer à la fois la rotation et la translation, ce qui est essentiel pour savoir comment interagir avec l'objet, comme le prendre.

Beaucoup de méthodes basées sur l'apprentissage nécessitent des données d'entraînement étendues. Rassembler ces données peut être difficile car cela implique souvent des setups détaillés et des modèles informatiques bien définis. À l'inverse, les données synthétiques générées à partir de modèles CAO montrent de bonnes performances mais ne peuvent pas égaler complètement la précision obtenue à partir d'Images réelles.

Pour surmonter ces défis, on se concentre sur la simplification du processus. En utilisant des étiquettes plus faibles provenant d'images plus facilement disponibles, on vise à simplifier l'entraînement sans sacrifier la performance.

#Notre Approche

On propose une méthode qui utilise des Données faiblement étiquetées, ce qui nous permet de réaliser l'Estimation de pose sans avoir besoin d'un modèle CAO connu. Notre pipeline se compose de deux étapes principales :

1. Apprendre la Forme de l'Objet : On utilise une technique appelée Neural Radiance Field (NeRF) pour apprendre la forme des objets à partir d'images réelles ayant des poses relatives connues. Cette méthode capture efficacement les caractéristiques 3D des objets.

2. Apprendre des Caractéristiques Discriminatives : On combine ensuite la forme apprise avec un réseau de neurones convolutif (CNN) pour apprendre des caractéristiques cohérentes d'un point de vue à l'autre. On introduit une méthode spéciale qui aide les caractéristiques à respecter les symétries des objets.

Dans la phase d'inférence, on utilise le CNN pour prédire des caractéristiques qui peuvent être associées à la représentation 3D apprise de NeRF. Ces correspondances nous aident à déterminer la pose de l'objet par rapport au cadre de référence de NeRF.

#Avantages de l'Approche

Notre méthode présente plusieurs avantages par rapport aux techniques existantes. D'abord, elle peut gérer efficacement les objets symétriques, ce qui peut poser problème pour de nombreuses méthodes d'estimation de pose. Ensuite, on simplifie le processus de collecte de données. Au lieu d'avoir besoin d'annotations de pose de haute qualité, on peut travailler uniquement avec des poses relatives acquises facilement.

En combinant les forces de NeRF et du CNN, on obtient une estimation de pose précise tout en maintenant un processus d'inférence plus rapide, surtout pour les objets symétriques. Les caractéristiques apprises nous permettent de trouver des correspondances plus efficacement, réduisant le temps nécessaire à l'estimation de pose.

#Travaux Connexes

Ces dernières années, de nombreuses techniques d'apprentissage profond ont émergé pour traiter l'estimation de pose. Certaines approches, comme Dpod et Pix2Pose, dépendent des données synthétiques provenant de modèles CAO. D'autres, comme Self6D et NeRF-Pose, tentent d'utiliser des données réelles mais rencontrent des difficultés face à des segments obstrués ou lorsque les objets ne sont pas clairement définis.

Les méthodes précédentes montrent que l'utilisation de données d'entraînement réelles donne souvent de meilleures performances que les données synthétiques, bien qu'elles nécessitent des setups complexes. Les nouvelles méthodes, comme RLLG et WeLSA, visent à simplifier le processus d'acquisition de données réelles tout en utilisant des annotations plus faibles.

Cependant, ces méthodes peinent avec les objets symétriques, nécessitant souvent des connaissances préalables sur la symétrie de l'objet pour une estimation réussie.

Notre méthode proposée est distincte car elle gère efficacement la symétrie sans avoir besoin de connaissances préalables et simplifie le processus de collecte de données d'entraînement réelles.

#Architecture de Notre Méthode

Notre architecture se compose de trois composants principaux : un Générateur de Rayons, un Bloc NeRF et un CNN. Le Générateur de Rayons produit des rayons depuis un point de vue spécifique, qui passent à travers une série de points dans un espace 3D. Cette information est traitée dans le Bloc NeRF.

#Bloc NeRF

Le Bloc NeRF est composé de trois Perceptrons Multi-Couches (MLPs) :

1. MLP de Densité : Cela prédit la densité de la géométrie 3D en fonction des coordonnées données.
2. MLP de Couleur : Cela prédit les valeurs de couleur à des points spécifiques et intègre les changements de couleur dépendants du point de vue.
3. MLP de Caractéristiques : Cela apprend les caractéristiques associées à chaque point 3D, cruciales pour les étapes suivantes.

#CNN

On utilise un CNN basé sur U-Net pour prédire des images de caractéristiques à partir d'images d'entrée. Le CNN prédit des caractéristiques par pixel qui sont ensuite comparées à celles apprises de NeRF.

#Processus d'Entraînement

#Étape 1 : Préentraînement NeRF

Dans la première étape, on entraîne NeRF en utilisant des images réelles avec des étiquettes de pose relatives. On utilise également des masques de segmentation pour concentrer le modèle sur l'objet d'intérêt. L'entraînement implique de rendre l'objet sous différents angles en fonction des données d'entrée pour créer des représentations robustes.

#Étape 2 : Apprentissage des Caractéristiques

Dans la deuxième étape, on fige certains composants du réseau NeRF et on entraîne uniquement le MLP de Caractéristiques et le CNN. Ce faisant, on apprend des caractéristiques cohérentes qui respectent les symétries de l'objet.

On emploie une approche d'apprentissage contrastif pour s'assurer que les caractéristiques apprises de NeRF et du CNN sont distinctes tout en restant cohérentes. Cela implique de créer des échantillons "positifs" à partir de caractéristiques appariées et des échantillons "négatifs" à partir de caractéristiques prises sous des perspectives différentes.

#Inférence et Estimation de Pose

Pendant l'inférence, on extrait des caractéristiques d'une image d'entrée en utilisant le CNN, en se concentrant uniquement sur les régions d'intérêt basées sur les masques de segmentation. On établit ensuite des correspondances entre les caractéristiques 2D et la représentation 3D apprise de NeRF.

Utilisant un simple algorithme connu sous le nom de PnP Ransac, on peut arranger les correspondances pour dériver la pose finale 6D de l'objet. Cette méthode s'est avérée efficace même dans des scénarios impliquant des objets symétriques, où de nombreuses techniques traditionnelles peineraient.

#Évaluation et Résultats

On a effectué des tests en utilisant plusieurs ensembles de données sur l'estimation de pose d'objets, y compris LM, LineMOD-Occlusion et T-Less. Nos résultats montrent que notre méthode atteint une précision impressionnante malgré le fait de ne s'appuyer que sur des données faiblement étiquetées.

#Comparaison avec d'Autres Méthodes

Quand on compare notre approche avec d'autres solutions existantes, on constate qu'elle les surpasse significativement, particulièrement pour les objets symétriques. La capacité à travailler avec des étiquettes plus faibles ajoute aussi à son attrait, offrant une alternative pratique aux méthodes traditionnelles nécessitant des setups complexes pour une acquisition de données correcte.

#Limitations et Travaux Futurs

Bien que notre méthode fonctionne bien, il y a encore des défis à relever. Bien qu'on ait montré une robustesse dans la gestion de divers objets, des travaux futurs sont nécessaires pour améliorer sa performance dans des scénarios impliquant des occlusions. De plus, bien que notre système fonctionne sur l'hypothèse de poses relatives connues, développer une approche complètement non supervisée pourrait élargir son applicabilité.

Une expérimentation supplémentaire avec des données réelles bruyantes améliorerait également notre compréhension de la performance de notre approche en dehors de conditions contrôlées.

#Conclusion

On a introduit une approche novatrice pour l'estimation de pose d'objet 6D qui utilise des données faiblement étiquetées et gère efficacement les objets symétriques. En combinant les Neural Radiance Fields avec un CNN, notre méthode montre des avantages prometteurs en termes de précision et de rapidité. Nos contributions simplifient le processus d'acquisition de données et ouvrent la voie à des approches plus polyvalentes dans les applications de robotique et de réalité augmentée.

Les résultats indiquent un fort potentiel pour les applications du monde réel, où des modèles CAO précis ne sont souvent pas disponibles, et rassembler des annotations de pose de haute qualité peut être excessivement complexe. Par des optimisations continues et en abordant les limitations actuelles, on vise à améliorer encore les capacités de notre pipeline d'estimation de pose dans les travaux futurs.