Megapose:6D Pose Estimation of Novel Objects via Render & Compare

자세하게 리뷰해볼까 했는데, 생각보다 별 게 없다.
결론적으로 보면, coarse한 거는 Templates for 3D Object Pose Estimation Revisited: Generalization to New Objects and Robustness to Occlusions 논문의 방법을 차용하고, refiner로 DeepIM: Deep Iterative Matching for 6D Pose Estimation를 사용한 느낌이다. 그리고 3d 데이터셋을 엄청 심각하게 많이 때려박아서(synthetic image 2M개) generalization을 뽑은 느낌

현재 pose기반 network들이 generalization 되지 않는 문제는, rotation이나 translation같은 것들을 network의 head부분에서 직접 regression하기 때문이라고 생각한다. 이러한 부분을 고치지 않으면, refine은 제대로 이루어 지지 않을 것이다.

참고한 자료
1. Templates for 3D Object Pose Estimation Revisited: Generalization to New Objects and Robustness to Occlusions
2. DeepIM: Deep Iterative Matching for 6D Pose Estimation
3. Megapose:6D Pose Estimation of Novel Objects via Render & Compare