EfficientPose: منهجية فعالة ودقيقة وقابلة للتوسع لتقدير وضعية الكائنات المتعددة في بعد 6 بشكل متكامل ونهائي

في هذه الورقة، نقدّم EfficientPose، منهجية جديدة لتقدير الوضعية الستية (6D) للأجسام. يتميز منهجنا بالدقة العالية والكفاءة والقابلية للتوسع عبر طيف واسع من الموارد الحاسوبية. علاوةً على ذلك، يمكنه كشف مربعات الحدود ثنائية الأبعاد (2D) لعدة أجسام وInstances، فضلًا عن تقدير الوضعية الستية الكاملة لكل منها في عملية واحدة (Single Shot). هذا يزيل الزيادة الكبيرة في زمن التنفيذ التي تعاني منها الطرق الأخرى عند التعامل مع عدد متعدد من الأجسام. فهذه الطرق تسعى أولاً إلى اكتشاف الأهداف ثنائية الأبعاد، مثل النقاط المميزة (keypoints)، ثم تحلّ المشكلة النقطية من منظور (Perspective-n-Point) لتقدير الوضعية الستية لكل جسم على حدة. كما نقترح طريقة تحسين جديدة لمناهج تقدير الوضعية الستية مباشرة، تُسمى "6D augmentation"، بهدف تحسين الأداء والقدرة على التعميم. يحقق منهجنا دقة جديدة قياسية تبلغ 97.35% وفقًا لمعيار ADD(-S) على مجموعة بيانات معيارية شهيرة لتقدير الوضعية الستية تُعرف بـ Linemod، باستخدام إدخال بصري (RGB)، مع الاستمرار في العمل بشكل متكامل (end-to-end) بسرعة تزيد عن 27 إطارًا في الثانية. وبفضل المعالجة المدمجة للعديد من الأجسام والInstances، إلى جانب دمج كشف الأجسام ثنائية الأبعاد وتقدير الوضعية الستية في عملية واحدة، فإن منهجنا يُنفّذ بشكل متكامل حتى مع وجود ثمانية أجسام في آنٍ واحد بسرعة تزيد عن 26 إطارًا في الثانية، ما يجعله جذابًا للغاية لعدة سيناريوهات واقعية. سيتم إتاحة الكود مفتوح المصدر على الرابط التالي: https://github.com/ybkscht/EfficientPose.