Comparative Evaluation of 3D Reconstruction Methods for Object Pose Estimation

物体姿态估计对于许多涉及机器人操作、导航和增强现实的工业应用至关重要。目前的通用物体姿态估计器，即不需要针对每个物体进行训练的方法，依赖于精确的3D模型。主要使用CAD模型，但在实践中很难获得。同时，通常可以获得物体的图像。自然而然地，这引出了一个问题，即从图像重建的3D模型是否足以促进准确的物体姿态估计。我们旨在通过提出一种新的基准来回答这个问题，以衡量3D重建质量对姿态估计精度的影响。我们的基准为物体重建提供了标定图像，并在BOP基准格式下将其与YCB-V数据集的测试图像进行了配准，以进行姿态评估。使用多种最先进的3D重建和物体姿态估计方法进行的详细实验表明，现代重建方法产生的几何形状通常足以实现准确的姿态估计。我们的实验得出了有趣的观察结果：（1）用于衡量3D重建质量的标准度量并不一定能反映姿态估计精度，这表明我们需要专门的基准。 （2）经典的非学习型方法可以与现代学习型重建技术相媲美，甚至可以提供更好的重建时间-姿态精度权衡。 （3）重建模型和CAD模型之间仍然存在相当大的差距。为了促进研究缩小这一差距，我们的基准在https://github.com/VarunBurde/reconstruction_pose_benchmark上公开提供。

论文旨在回答从图像重建的3D模型是否足以实现准确的物体姿态估计这一问题，并提出了一个新的基准测试来衡量3D重建质量对姿态估计准确性的影响。

通过实验表明，现代重建方法产生的几何形状通常足以实现准确的姿态估计，而传统的非学习方法可以与现代学习方法相媲美，甚至可以提供更好的重建时间-姿态准确性平衡，并且当前的标准3D重建质量度量标准不一定能够准确反映姿态估计的准确性，需要专门的基准测试。

论文提出了一个新的基准测试，提供了标定图像以进行物体重建，并注册到YCB-V数据集的测试图像以进行BOP基准测试格式下的姿态评估。实验使用了多种现代3D重建和物体姿态估计方法，并且开源了基准测试代码。实验结果表明，现代重建方法产生的几何形状通常足以实现准确的姿态估计，传统的非学习方法可以与现代学习方法相媲美，甚至可以提供更好的重建时间-姿态准确性平衡，并且当前的标准3D重建质量度量标准不一定能够准确反映姿态估计的准确性。

在这个领域中，最近的相关研究包括使用深度学习进行姿态估计的方法，以及使用CAD模型进行姿态估计的方法。其中一些论文包括："BB8: A Scalable, Accurate, Robust to Partial Occlusion Method for Predicting the 3D Poses of Challenging Objects without Using Depth"，"PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes"和"PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation"。