CenterSnap：单次多目标3D形状重建及类别6D姿态和尺寸估计

本文研究了从单视角RGB-D观测中同时进行多目标3D重建、6D姿态和尺寸估计这一复杂任务。与实例级姿态估计不同，我们关注的是一个更具挑战性的问题，即在推理阶段没有可用的CAD模型。现有的方法主要遵循一个复杂的多阶段流程，首先在图像中定位和检测每个目标实例，然后回归到它们的3D网格或6D姿态。这些方法在复杂的多目标场景中（可能存在遮挡）计算成本高且性能较低。因此，我们提出了一种简单的单阶段方法，在无需边界框的情况下联合预测目标的3D形状并估计其6D姿态和尺寸。具体而言，我们的方法将目标实例视为空间中心，每个中心表示一个目标的完整形状及其6D姿态和尺寸。通过这种逐像素表示方式，我们的方法可以在实时（40帧/秒）条件下重建多个新颖的目标实例，并在一个前向传递中预测它们的6D姿态和尺寸。通过广泛的实验，我们证明了该方法在多目标ShapeNet和NOCS数据集上分别显著优于所有形状补全和类别级别的6D姿态及尺寸估计基线方法，对于新颖的真实世界目标实例，在6D姿态的mAP指标上绝对提升了12.6%。