Avanzare nella stima della posa degli oggetti con etichette deboli

La Stima della posa degli oggetti è un processo chiave in campi come la robotica e la realtà aumentata. Si tratta di determinare la posizione e l'orientamento di un oggetto nello spazio, cosa fondamentale per attività come la presa robottica e le applicazioni di realtà aumentata. I metodi tradizionali spesso si basano su modelli CAD precisi o configurazioni complesse per raccogliere dati etichettati. In questo articolo, presentiamo un nuovo metodo che impara a stimare la posa degli oggetti utilizzando dati meno precisi. Il nostro approccio utilizza tecniche neurali per imparare caratteristiche importanti da immagini debolmente etichettate.

#Il Problema

Stimare la posa di un oggetto significa capire come è orientato e dove si trova all'interno di un sistema di riferimento. Questo implica determinare sia la rotazione che la traslazione, essenziali per riconoscere come interagire con l'oggetto, come prenderlo.

Molti metodi basati sull'apprendimento richiedono dati di addestramento estesi. Raccogliere questi dati può essere difficile perché spesso richiede configurazioni dettagliate e modelli computerizzati ben definiti. Al contrario, i dati sintetici generati da modelli CAD mostrano buone prestazioni ma non possono eguagliare completamente l'accuratezza ottenuta da Immagini Reali.

Per superare queste sfide, ci concentriamo su come semplificare il processo. Utilizzando etichette più deboli da immagini più facilmente disponibili, puntiamo a semplificare l'addestramento senza compromettere le prestazioni.

#Il Nostro Approccio

Proponiamo un metodo che fa uso di dati debolmente etichettati, che ci permette di effettuare la stima della posa senza aver bisogno di un modello CAD noto. La nostra pipeline si compone di due fasi principali:

1. Apprendere la Forma dell'Ogetto: Utilizziamo una tecnica chiamata Neural Radiance Field (NeRF) per apprendere la forma degli oggetti basandoci su immagini reali con pose relative note. Questo metodo cattura efficacemente le caratteristiche 3D degli oggetti.

2. Apprendere Caratteristiche Discriminative: Combiniamo poi la forma appresa con una rete neurale convoluzionale (CNN) per apprendere caratteristiche che sono coerenti tra diversi punti di vista. Introduciamo un metodo speciale che aiuta le caratteristiche a rispettare le simmetrie degli oggetti.

Nella fase di inferenza, utilizziamo la CNN per prevedere caratteristiche che possono essere abbinate alla rappresentazione 3D appresa da NeRF. Questi abbinamenti ci aiutano a determinare la posa dell'oggetto rispetto al sistema di riferimento di NeRF.

#Vantaggi dell'Approccio

Il nostro metodo ha diversi vantaggi rispetto alle tecniche esistenti. In primo luogo, può gestire efficacemente oggetti simmetrici, che possono rappresentare una sfida per molti metodi di stima della posa. In secondo luogo, semplifichiamo il processo di raccolta dei dati. Anziché aver bisogno di annotazioni di posa di alta qualità, possiamo lavorare con semplici pose relative acquisite con facilità.

Combinando i punti di forza di NeRF e CNN, otteniamo una stima della posa accurata mantenendo un processo di inferenza più veloce, soprattutto per oggetti simmetrici. Le caratteristiche apprese ci permettono di trovare abbinamenti in modo più efficiente, riducendo il tempo necessario per la stima della posa.

#Lavori Correlati

Negli ultimi anni, molte tecniche di deep learning sono emerse per affrontare la stima della posa. Alcuni approcci, come Dpod e Pix2Pose, si basano su dati sintetici da modelli CAD. Altri, come Self6D e NeRF-Pose, cercano di utilizzare dati reali ma incontrano difficoltà quando si trovano di fronte a segmenti occlusi o a oggetti non ben definiti.

Metodi precedenti mostrano che l'uso di dati di addestramento reali porta spesso a prestazioni migliori rispetto ai dati sintetici, anche se richiedono configurazioni complesse. Nuovi metodi, come RLLG e WeLSA, puntano a semplificare il processo di acquisizione dei dati reali utilizzando annotazioni più deboli.

Tuttavia, questi metodi hanno difficoltà con oggetti simmetrici, spesso necessitando di conoscenze pregresse sulla simmetria dell'oggetto per una stima di successo.

Il nostro metodo proposto è distinto poiché gestisce efficacemente la simmetria senza necessitare di conoscenze pregresse e semplifica il processo di raccolta di dati di addestramento reali.

#Architettura del Nostro Metodo

La nostra architettura consiste di tre componenti principali: un Generatore di Raggi, un Blocco NeRF e una CNN. Il Generatore di Raggi produce raggi da un punto di vista specifico, che attraversano una serie di punti in uno spazio 3D. Queste informazioni vengono elaborate nel Blocco NeRF.

#Blocco NeRF

Il Blocco NeRF è composto da tre Perceptron Multilayer (MLP):

1. MLP di Densità: Questo prevede la densità della geometria 3D basandosi su coordinate date.
2. MLP di Colore: Questo prevede valori di colore in punti specifici e incorpora cambiamenti di colore dipendenti dal punto di vista.
3. MLP di Caratteristiche: Questo apprende le caratteristiche associate a ciascun punto 3D, che sono cruciali per le fasi successive.

#CNN

Utilizziamo una CNN basata su U-Net per prevedere immagini di caratteristiche a partire da immagini di input. La CNN prevede caratteristiche per pixel che vengono poi confrontate con quelle apprese da NeRF.

#Processo di Addestramento

#Fase 1: Pre-addestramento NeRF

Nella prima fase, addestriamo NeRF utilizzando immagini reali insieme a etichette di pose relative. Utilizziamo anche maschere di segmentazione per concentrare il modello sull'oggetto di interesse. L'addestramento comporta il rendering dell'oggetto da diversi punti di vista basati sui dati di input per creare rappresentazioni robuste.

#Fase 2: Apprendimento delle Caratteristiche

Nella seconda fase, congeliamo alcuni componenti della rete NeRF e addestriamo solo l'MLP di Caratteristiche e la CNN. In questo modo, apprendiamo caratteristiche coerenti che rispettano le simmetrie dell'oggetto.

Adottiamo un approccio di apprendimento contrastivo per garantire che le caratteristiche apprese da NeRF e CNN siano distinte tra loro, pur essendo coerenti. Questo comporta la creazione di campioni "positivi" da caratteristiche abbinate e campioni "negativi" da caratteristiche prese da diverse prospettive.

#Inferenza e Stima della Posa

Durante l'inferenza, estraiamo caratteristiche da un'immagine di input utilizzando la CNN, concentrandoci solo su regioni di interesse basate sulle maschere di segmentazione. Quindi, stabiliremo corrispondenze tra le caratteristiche 2D e la rappresentazione 3D appresa da NeRF.

Utilizzando un semplice algoritmo noto come PnP Ransac, possiamo organizzare le corrispondenze per derivare la posa finale 6D dell'oggetto. Questo metodo si è dimostrato efficace anche in scenari che coinvolgono oggetti simmetrici, dove molte tecniche tradizionali avrebbero difficoltà.

#Valutazione e Risultati

Abbiamo condotto test utilizzando diversi dataset di posa di oggetti, tra cui LM, LineMOD-Occlusion e T-Less. I nostri risultati mostrano che il nostro metodo raggiunge un'accuratezza impressionante rispetto ai benchmark nonostante si basi esclusivamente su dati debolmente etichettati.

#Confronto con Altri Metodi

Quando confrontiamo il nostro approccio con altre soluzioni esistenti, vediamo che supera significativamente le altre, in particolare per oggetti simmetrici. La capacità di lavorare con etichette più deboli aggiunge anche alla sua attrattiva, fornendo un'alternativa pratica ai metodi tradizionali che richiedono configurazioni complesse per una corretta acquisizione dei dati.

#Limitazioni e Lavori Futuri

Sebbene il nostro metodo funzioni bene, ci sono ancora sfide da affrontare. Anche se abbiamo dimostrato robustezza nella gestione di vari oggetti, è necessario un lavoro futuro per migliorare le sue prestazioni in scenari che comportano occlusioni. Inoltre, anche se il nostro sistema funziona con l'assunzione di pose relative note, sviluppare un approccio completamente non supervisionato potrebbe ampliarne l'applicabilità.

Ulteriori esperimenti con dati reali rumorosi migliorerebbero anche la nostra comprensione di come il nostro approccio funzioni al di fuori delle condizioni controllate.

#Conclusione

Abbiamo introdotto un approccio innovativo per la stima della posa 6D degli oggetti che utilizza dati debolmente etichettati e gestisce efficacemente oggetti simmetrici. Combinando Neural Radiance Fields con una CNN, il nostro metodo mostra promettenti vantaggi in termini di accuratezza e velocità. I nostri contributi semplificano il processo di acquisizione dei dati e aprono la strada a approcci più versatili nelle applicazioni di robotica e realtà aumentata.

I risultati indicano un forte potenziale per applicazioni nel mondo reale, dove modelli CAD precisi spesso non sono disponibili e raccogliere annotazioni di posa di alta qualità può essere complesso. Attraverso un ulteriore affinamento e affrontando le limitazioni attuali, puntiamo a migliorare ulteriormente le capacità della nostra pipeline di stima della posa nel lavoro futuro.