《RelPose++: Recovering 6D Poses from Sparse-view Observations》阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.04926

项目地址：https://github.com/amyxlase/relpose-plus-plus

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任务：

        从稀疏视图图像集(2-8张图像)估计6D相机姿势的任务

挑战：

        这项任务是几乎所有当代（神经）重建算法的重要预处理阶段，但在稀疏视图的情况下仍然具有挑战性，特别是对于具有视觉对称性和无纹理表面的对象。

动机：

        虽然几种稀疏视图重建方法已经显示出有希望的结果，但它们严重依赖于已知的(精确或近似)6D相机姿势来进行这种3D推理，并回避了如何首先获得这些6D姿势的问题。

提出：

        开发了一个系统，可以帮助弥合这一差距，并在给定通用对象（例如 Fetch 机器人）的稀疏图像集的情况下稳健地推断（粗略）6D 姿势，即RelPose++，该方法建立在RelPose基础之上。

大致过程：

        首先使用ResNet 50提取全局图像特征。作者对图像索引进行位置编码，并将边界框参数连接为Transformer的输入。

        在对所有图像特征进行联合处理后，分别对旋转和平移进行估计。

        为了处理姿态的模糊性，作者使用基于能量的公式(RelPose)对旋转分布进行建模。因为在最接近所有光轴的唯一世界坐标上预测原点，所以可以直接从学习到的特征中回归相机平移。

贡献：

        本文基于RelPose框架改造，在此基础上添加了两个关键扩展：

                首先，使用注意力transformer层来联合处理多个图像，因为对象的额外视图可能会解决任何给定图像对中的对称性歧义（例如，一个杯子的把手在第三个视图中变得可见）。

                其次，通过定义一个适当的坐标系统来扩展这个网络，以报告相机的平移，从而解耦旋转估计中的歧义与平移预测。

结果：

        1. 在CO3D 数据集的 41 个类别进行训练，并且能够仅从几张图像中恢复对象的 6D 相机姿势

        2. 评估了可见类别、不可见类别甚至新数据集（以零样本方式），将旋转预测提高了 10% 以上现有技术。

        3. 通过测量预测相机中心的准确性来评估完整的6D相机姿势(同时考虑相似性变换模糊性)，并展示了我们提出的坐标系的好处。

        4. 制定了一个度量，将预测的相机平移和预测旋转的准确性解耦，这对于未来的基准测试通常很有用