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장재훈 (숭실대학교) 김준용 (숭실대학교) 김성흠 (숭실대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제29권 제12호
발행연도
2023.12
수록면
1,008 - 1,014 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2023.23.0141

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Given the growing necessity of substantial human annotations in deep learning systems to enhance functionality and performance, it is imperative for researchers to scrutinize existing databases and develop their own datasets with custom labels, particularly for target applications such as object detection and pose estimation. This study introduces a large-scale 3D object dataset tailored for six degrees of freedom pose estimation in real-world scenarios. We describe the key features of our datasets available in the AI hub, emphasizing the expansive 3D object collection. Our methodology involves establishing a correspondence between eight points of an object cube in a 2D image, with the object’s pose determined using the conventional perspective-n-point (PnP) algorithm. To analyze the reprojection error, we employed a high-quality 3D mesh model and a binary mask of the target object in the RGB image. For database validation, all object categories were tested using a representative YOLO-like convolutional neural network architecture, such as real-time singleshot pose estimation. In addition, we conduct an in-depth analysis of the current database’s limitations. In the AI hub, we meticulously released all information regarding our new database, presenting it in a format consistent with our baseline database, LINEMOD. A comparative analysis against this baseline was conducted. To overcome the scalability concerns associated with unseen object categories, we explored an effective methodology that leverages vision and language knowledge distillation.
#large-scale object dataset #monocular 3D object detection #6-DoF object pose estimation

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 및 관련 연구
Ⅲ. 대용량 3D 객체 데이터
Ⅳ. 결과 및 토의
Ⅴ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
S.-H. Kim and Y. Hwang, “A survey on deep learning based methods and datasets for monocular 3D object detection," Electronics, vol. 10, no. 4, p. 517, 2021. google schola B. Tekin, S. Sinha, and P. Fua, “Real-time seamless single shot 6D Object Pose Prediction," Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pp. 292–301, 2018. google schola AI Hub, A large-scale 3D object dataset, https://www.aihub.or.kr/. google schola S. Hinterstoisser, V. Lepetit, S. Ilic, S. Holzer, G. Bradski, K. Konolige, and N. Navab, “Model based training, detection and pose estimation of texture-less 3D objects in heavily cluttered scenes," Asian Conference on Computer Vision (ACCV), pp. 548-562 google schola Y. Xiang, R. Mottaghi, and S. Savarese, “Beyond pascal: A benchmark for 3D object detection in the wild," IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2014 google schola

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