KASALv2: classificazione completamente automatica delle simmetrie rotazionali 3D e localizzazione degli assi

Abstract degli autori

La simmetria rotazionale è un’importante informazione a priori per la stima della posa 6D: migliora l’accuratezza della stima e consente valutazioni che tengono conto della simmetria. Tuttavia, le annotazioni delle simmetrie degli oggetti 3D sono ancora in gran parte manuali o semiautomatiche e spesso richiedono che i tipi o gli ordini siano predefiniti, limitando la scalabilità. Questo lavoro presenta un metodo completamente automatico, che non richiede riferimenti, per classificare il tipo di simmetria, identificare l’ordine di rotazione e localizzare tutti gli assi per ciascuno degli otto tipi canonici di simmetria rotazionale 3D. Il metodo localizza un asse dominante di ordine elevato, ne deduce l’ordine di rotazione mediante un’analisi di autoconsistenza e ricostruisce l’intera struttura di simmetria con una formulazione guidata da una gerarchia. Un’estensione che tiene conto della texture modella inoltre le riduzioni dell’ordine di rotazione dovute all’aspetto, preservando l’orientamento degli assi. Gli esperimenti su dataset idealizzati e reali dimostrano un’elevata accuratezza e capacità di generalizzazione, con un’accuratezza del 94,75% su 438 oggetti simmetrici in GSO. Addestrare FoundationPose con queste informazioni a priori migliora l’accuratezza fino allo 0,9% su cinque dataset BOP, mostrando che le informazioni a priori sulla rotazione stimate automaticamente migliorano la successiva stima della posa 6D. Il codice è disponibile all’indirizzo https://github.com/WangYuLin-SEU/KASAL.