Orient Anything: Learning Robust Object Orientation Estimation from Rendering 3D Models

方向是物体的关键属性，对于理解图像中物体的空间姿态和排列至关重要。然而，从单张图像中准确估计方向的实用解决方案仍有待深入研究。在本工作中，我们引入了Orient Anything，这是首个专为估计单视图和自由视图图像中物体方向而设计的专家级基础模型。由于标注数据的稀缺性，我们提出从三维世界中提取知识。通过开发一条注释3D物体正面并从随机视角渲染图像的流水线，我们收集了200万张具有精确方向标注的图像。为了充分利用该数据集，我们设计了一个强大的训练目标，该目标将3D方向建模为三个角度的概率分布，并通过拟合这些分布来预测物体的方向。此外，我们采用了几种策略以改进从合成数据到真实数据的迁移效果。我们的模型在渲染图像和真实图像的方向估计准确性上均达到了最先进水平，并在各种场景中展示了令人印象深刻的零样本能力。更重要的是，我们的模型增强了许多应用，例如复杂空间概念的理解与生成以及3D物体姿态调整。

该论文旨在解决从单个图像中准确估计物体方向的问题。这是计算机视觉领域的一个重要挑战，因为现有的方法在处理单视角图像时效果有限，而这一问题对于理解物体的空间姿态和排列至关重要。

关键思路是通过利用3D世界的知识来训练模型，具体来说，作者开发了一种管道来标注3D物体的正面，并从随机角度渲染图像，从而生成包含精确方向注释的大规模数据集。此外，模型设计了一个稳健的训练目标，将3D方向建模为三个角度的概率分布，并通过拟合这些分布来预测物体的方向。这与现有研究相比，不仅解决了标注数据稀缺的问题，还提供了一种新的视角来处理物体方向估计。

该研究使用了200万张带有精确方向注释的合成图像进行训练，展示了强大的零样本能力，并在真实图像上取得了最先进的性能。此外，作者还提出了几种策略以提高从合成数据到真实数据的迁移效果。值得注意的是，该模型能够增强多个应用场景，如复杂空间概念的理解与生成、3D物体姿态调整等。代码和数据集均已开源，为后续研究提供了坚实的基础。

近期相关研究包括：1)《Learning to Estimate 3D Human Pose and Shape from a Single Color Image》探讨了从单张彩色图像中估计人体姿态和形状的方法；2)《Monocular 3D Object Detection via Learning Depth from Densely Paired Data》研究了通过密集配对数据学习深度以实现单目3D物体检测；3)《Self-Supervised Learning of Object Keypoints for Category-Level 6D Object Pose Estimation》提出了一种自监督学习方法来估计类别级别的6D物体姿态。