Omni6D: Large-Vocabulary 3D Object Dataset for Category-Level 6D Object Pose Estimation

📄 arXiv: 2409.18261v3 📥 PDF

作者: Mengchen Zhang, Tong Wu, Tai Wang, Tengfei Wang, Ziwei Liu, Dahua Lin

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-26 (更新: 2025-03-21)

备注: ECCV 2024 (poster). Github page: https://github.com/3DTopia/Omni6D

💡 一句话要点

Omni6D：用于类别级6D物体姿态估计的大词汇3D物体数据集

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 6D姿态估计 类别级识别 RGBD数据集 大规模数据集 对称感知

📋 核心要点

  1. 现有类别级6D物体姿态估计数据集类别范围有限，且忽略了真实场景中的遮挡等常见问题。
  2. Omni6D数据集通过扩展类别数量、增加实例和图像数量，并引入对称感知度量来应对上述挑战。
  3. 论文通过在Omni6D上进行基准测试和提出微调方法，验证了数据集的有效性，并为未来研究奠定基础。

📝 摘要（中文）

本文提出了Omni6D，一个全面的RGBD数据集，旨在解决类别级6D物体姿态估计中数据集类别范围窄和缺乏真实世界挑战（如遮挡）的问题。Omni6D包含166个类别，4688个调整到规范姿态的实例，以及超过80万张图像，显著扩展了评估范围。此外，论文还引入了一种对称感知度量标准，并对现有算法在Omni6D上进行了系统性的基准测试，深入探索了新的挑战和见解。同时，提出了一种有效的微调方法，使模型能够从先前的数据集适应到Omni6D的广泛词汇设置。该研究旨在推动工业界和学术界在通用6D姿态估计方面的进展。

🔬 方法详解

问题定义：类别级6D物体姿态估计旨在确定同一类别中未见过的物体的位姿。现有数据集的局限性在于类别数量少，无法覆盖真实世界的多样性，并且忽略了遮挡等常见场景，导致模型泛化能力受限。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模、多类别、包含真实场景挑战的RGBD数据集Omni6D，从而促进类别级6D物体姿态估计模型在更广泛、更真实场景下的泛化能力。通过提供更丰富的数据，鼓励研究人员开发更鲁棒的算法。

技术框架：Omni6D数据集的构建主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：收集大量RGBD图像，涵盖166个类别和4688个实例。2) 姿态标注：对每个实例进行6D姿态标注，并将其调整到规范姿态。3) 数据增强：通过模拟遮挡等真实场景，增加数据的多样性。4) 基准测试：在Omni6D上对现有算法进行评估，并提出对称感知度量。5) 模型微调：提出一种有效的微调方法，将模型从现有数据集迁移到Omni6D。

关键创新：Omni6D数据集的关键创新在于其规模和多样性。相比于现有数据集，Omni6D包含更多的类别、实例和图像，并且更加关注真实场景中的挑战，如遮挡。此外，论文还提出了对称感知度量，能够更准确地评估对称物体的姿态估计结果。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 类别选择：选择具有代表性的166个类别，覆盖了常见的物体类型。2) 实例调整：将所有实例调整到规范姿态，方便模型学习类别级别的姿态信息。3) 数据增强：通过模拟遮挡、光照变化等真实场景，增加数据的鲁棒性。4) 对称感知度量：针对对称物体，设计了一种新的度量标准，考虑了对称性带来的不确定性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在Omni6D数据集上对现有算法进行了基准测试，并发现现有算法在面对大规模、多类别和真实场景挑战时性能显著下降。通过提出的微调方法，模型在Omni6D上的性能得到了显著提升，表明了Omni6D数据集的价值和微调方法的有效性。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人、增强现实、自动驾驶等领域。例如，机器人可以利用6D物体姿态估计技术进行物体抓取和操作；增强现实应用可以将虚拟物体与真实场景进行精确对齐；自动驾驶系统可以利用该技术识别和定位周围的物体，提高安全性。

📄 摘要（原文）

6D object pose estimation aims at determining an object's translation, rotation, and scale, typically from a single RGBD image. Recent advancements have expanded this estimation from instance-level to category-level, allowing models to generalize across unseen instances within the same category. However, this generalization is limited by the narrow range of categories covered by existing datasets, such as NOCS, which also tend to overlook common real-world challenges like occlusion. To tackle these challenges, we introduce Omni6D, a comprehensive RGBD dataset featuring a wide range of categories and varied backgrounds, elevating the task to a more realistic context. 1) The dataset comprises an extensive spectrum of 166 categories, 4688 instances adjusted to the canonical pose, and over 0.8 million captures, significantly broadening the scope for evaluation. 2) We introduce a symmetry-aware metric and conduct systematic benchmarks of existing algorithms on Omni6D, offering a thorough exploration of new challenges and insights. 3) Additionally, we propose an effective fine-tuning approach that adapts models from previous datasets to our extensive vocabulary setting. We believe this initiative will pave the way for new insights and substantial progress in both the industrial and academic fields, pushing forward the boundaries of general 6D pose estimation.