CleanPose: Category-Level Object Pose Estimation via Causal Learning and Knowledge Distillation

📄 arXiv: 2502.01312v2 📥 PDF

作者: Xiao Lin, Yun Peng, Liuyi Wang, Xianyou Zhong, Minghao Zhu, Jingwei Yang, Yi Feng, Chengju Liu, Qijun Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-02-03 (更新: 2025-07-18)

备注: Accepted by ICCV2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

CleanPose：利用因果学习和知识蒸馏实现类别级物体姿态估计

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 物体姿态估计 类别级姿态估计 因果学习 知识蒸馏 前门调整 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有类别级物体姿态估计方法易受“不干净”混淆因素导致的虚假相关性影响，泛化能力受限。
  2. CleanPose结合因果学习和知识蒸馏，通过前门调整减少虚假相关性，并利用残差知识蒸馏提升泛化能力。
  3. 在REAL275、CAMERA25和HouseCat6D等基准测试中，CleanPose显著优于现有最先进方法。

📝 摘要（中文）

类别级物体姿态估计旨在恢复预定义类别中未见实例的旋转、平移和尺寸。基于深度神经网络的方法在该任务中表现出色。然而，以往研究表明，它们容易受到模型中“不干净”的混淆因素引起的虚假相关性的影响，从而阻碍了它们在新实例上的性能。为了解决这个问题，我们提出CleanPose，一种结合因果学习和知识蒸馏的新方法，以增强类别级姿态估计。为了减轻未观察到的混淆因素的负面影响，我们开发了一个基于前门调整的因果推理模块，通过减少潜在的虚假相关性来促进无偏估计。此外，为了进一步提高泛化能力，我们设计了一种基于残差的知识蒸馏方法，该方法已被证明在提供全面的类别信息指导方面有效。在多个基准测试（REAL275、CAMERA25和HouseCat6D）上的大量实验突出了所提出的CleanPose优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：类别级物体姿态估计旨在预测未见过的物体的姿态（旋转、平移和尺寸）。现有方法依赖深度神经网络，但容易受到训练数据中存在的“不干净”混淆因素的影响，导致模型学习到虚假相关性，泛化到新实例时性能下降。例如，训练集中特定物体总是出现在特定背景下，模型可能会将背景信息错误地与物体姿态关联起来。

核心思路：CleanPose的核心思路是利用因果学习消除混淆因素的影响，并利用知识蒸馏提升模型的泛化能力。具体来说，通过因果推理模块减少虚假相关性，保证姿态估计的无偏性。同时，通过残差知识蒸馏，将更全面的类别信息传递给学生模型，提高其对新实例的适应能力。

技术框架：CleanPose的整体框架包含两个主要模块：因果推理模块和知识蒸馏模块。首先，因果推理模块利用前门调整来估计物体姿态，从而减少未观察到的混淆因素的影响。然后，知识蒸馏模块利用教师模型提供的类别信息来指导学生模型的训练，提高其泛化能力。整个流程可以概括为：输入图像 -> 因果推理模块（姿态估计）-> 知识蒸馏模块（模型优化）。

关键创新：CleanPose的关键创新在于将因果学习和知识蒸馏相结合，用于解决类别级物体姿态估计中的虚假相关性问题。传统的姿态估计方法通常忽略了数据中潜在的混淆因素，而CleanPose通过因果推理显式地建模和消除这些因素的影响。此外，CleanPose采用残差知识蒸馏，更有效地传递类别信息，避免了传统知识蒸馏方法可能引入的偏差。

关键设计：因果推理模块采用前门调整，需要选择合适的前门变量。知识蒸馏模块采用残差学习，损失函数包括姿态估计损失和蒸馏损失。具体的网络结构和参数设置取决于具体的应用场景和数据集，论文中可能提供了更详细的实现细节。损失函数的设计需要平衡姿态估计的准确性和知识蒸馏的效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CleanPose在REAL275、CAMERA25和HouseCat6D等多个基准测试中取得了显著的性能提升，超越了现有最先进的方法。这些实验结果表明，CleanPose能够有效地减少虚假相关性，提高模型的泛化能力。具体的数据提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

CleanPose在机器人抓取、自动驾驶、增强现实等领域具有广泛的应用前景。准确的物体姿态估计是这些应用的关键组成部分。通过提高对新物体的姿态估计精度，CleanPose可以提升机器人操作的可靠性，增强自动驾驶系统的环境感知能力，并改善增强现实的用户体验。该研究还有助于推动因果学习在计算机视觉领域的应用。

📄 摘要（原文）

Category-level object pose estimation aims to recover the rotation, translation and size of unseen instances within predefined categories. In this task, deep neural network-based methods have demonstrated remarkable performance. However, previous studies show they suffer from spurious correlations raised by "unclean" confounders in models, hindering their performance on novel instances with significant variations. To address this issue, we propose CleanPose, a novel approach integrating causal learning and knowledge distillation to enhance category-level pose estimation. To mitigate the negative effect of unobserved confounders, we develop a causal inference module based on front-door adjustment, which promotes unbiased estimation by reducing potential spurious correlations. Additionally, to further improve generalization ability, we devise a residual-based knowledge distillation method that has proven effective in providing comprehensive category information guidance. Extensive experiments across multiple benchmarks (REAL275, CAMERA25 and HouseCat6D) hightlight the superiority of proposed CleanPose over state-of-the-art methods. Code will be available at https://github.com/chrislin0621/CleanPose.