エンドツーエンド微分可能な6DoFオブジェクトポーズ推定：局所的・全球的制約を用いた手法

1枚のRGB画像から物体の6DoFポーズを推定することは、特に重度の遮蔽が生じる状況下において重要な課題でありながら、極めて困難である。近年の手法は、2段階アプローチを改善するため、エンドツーエンドのパイプラインを学習することで進展を遂げているが、局所的および全体的な制約を十分に活用していない。本論文では、局所的制約を統合するためにペアワイズ特徴抽出を、全体的制約を統合するためにトリプレット正則化を提案する。さらに、より優れたオーグメンテーション戦略を組み合わせることで、挑戦的な遮蔽Linemodデータセットにおいて、従来の最先端手法に対して9%の性能向上を達成し、Linemodデータセットにおいても競争力のある結果を獲得した。