One2Any: One-Reference 6D Pose Estimation for Any Object

📄 arXiv: 2505.04109v1 📥 PDF

作者: Mengya Liu, Siyuan Li, Ajad Chhatkuli, Prune Truong, Luc Van Gool, Federico Tombari

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-07

备注: accepted by CVPR 2025

期刊: CVPR 2025

💡 一句话要点

提出One2Any，仅用单张参考图实现任意物体的6D位姿估计。

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

关键词: 6D位姿估计 单张参考图像 未知物体 编码-解码 参考物体坐标

📋 核心要点

  1. 现有6D位姿估计方法依赖完整3D模型或多视角图像，泛化到未知物体困难。
  2. One2Any通过编码参考图像的形状、方向和纹理信息，解码目标图像的位姿。
  3. 实验表明，One2Any在未知物体上达到SOTA精度，计算成本远低于其他方法。

📝 摘要（中文）

6D物体位姿估计在许多应用中仍然具有挑战性，因为它依赖于完整的3D模型、多视角图像或仅限于特定物体类别的训练。这些要求使得模型难以泛化到没有3D模型或多视角图像的新物体。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的方法One2Any，它仅使用单张参考RGB-D图像和单张查询RGB-D图像来估计相对的6自由度（DOF）物体位姿，而无需预先了解其3D模型、多视角数据或类别约束。我们将物体位姿估计视为一个编码-解码过程。首先，我们获得一个全面的参考物体位姿嵌入（ROPE），该嵌入从单个参考视图中编码物体形状、方向和纹理。使用此嵌入，基于U-Net的位姿解码模块为新视图生成参考物体坐标（ROC），从而实现快速而准确的位姿估计。这种简单的编码-解码框架允许我们的模型在任何成对位姿数据上进行训练，从而实现大规模训练并展示出良好的可扩展性。在多个基准数据集上的实验表明，我们的模型可以很好地泛化到新物体，即使与需要多视角或CAD输入的方法相比，也能以更少的计算量实现最先进的准确性和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：现有6D位姿估计方法通常需要物体的完整3D模型或多视角图像进行训练或推理，这限制了它们在实际应用中的泛化能力，尤其是在处理未知物体时。这些方法难以适应缺乏先验信息的场景，并且计算成本较高。

核心思路：One2Any的核心思路是将6D位姿估计问题转化为一个编码-解码问题。通过学习参考图像的特征表示（ROPE），模型能够理解物体的形状、方向和纹理信息。然后，利用这些信息，解码模块预测目标图像中物体的位姿。这种方法避免了对3D模型的依赖，并且能够泛化到未知物体。

技术框架：One2Any的整体框架包括两个主要模块：参考物体位姿嵌入（ROPE）模块和位姿解码模块。ROPE模块负责从参考RGB-D图像中提取特征，生成一个包含物体形状、方向和纹理信息的嵌入向量。位姿解码模块则基于U-Net架构，接收ROPE向量和目标RGB-D图像作为输入，输出参考物体坐标（ROC），进而估计出物体的6D位姿。

关键创新：One2Any的关键创新在于其基于单张参考图像的位姿估计方法，以及ROPE嵌入的设计。与传统方法相比，One2Any无需3D模型或多视角图像，即可实现对未知物体的精确位姿估计。ROPE嵌入能够有效地捕捉物体的关键特征，为后续的位姿解码提供可靠的信息。

关键设计：ROPE模块使用卷积神经网络提取参考图像的特征，并通过一个全连接层生成ROPE向量。位姿解码模块采用U-Net架构，利用跳跃连接融合不同尺度的特征，提高位姿估计的精度。损失函数包括位姿损失和坐标损失，用于约束模型的输出。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

One2Any在多个基准数据集上取得了state-of-the-art的结果，尤其是在处理未知物体时，其性能显著优于其他方法。实验结果表明，One2Any在准确性和鲁棒性方面甚至可以与需要多视角或CAD输入的方法相媲美，同时计算成本更低。例如，在特定数据集上，One2Any的位姿估计精度比现有方法提高了XX%。

🎯 应用场景

One2Any在机器人抓取、增强现实、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。例如，机器人可以利用One2Any识别和抓取未知的物体，增强现实应用可以利用One2Any将虚拟物体精确地叠加到真实场景中。该研究降低了6D位姿估计对先验知识的依赖，为更智能、更灵活的应用提供了可能。

📄 摘要（原文）

6D object pose estimation remains challenging for many applications due to dependencies on complete 3D models, multi-view images, or training limited to specific object categories. These requirements make generalization to novel objects difficult for which neither 3D models nor multi-view images may be available. To address this, we propose a novel method One2Any that estimates the relative 6-degrees of freedom (DOF) object pose using only a single reference-single query RGB-D image, without prior knowledge of its 3D model, multi-view data, or category constraints. We treat object pose estimation as an encoding-decoding process, first, we obtain a comprehensive Reference Object Pose Embedding (ROPE) that encodes an object shape, orientation, and texture from a single reference view. Using this embedding, a U-Net-based pose decoding module produces Reference Object Coordinate (ROC) for new views, enabling fast and accurate pose estimation. This simple encoding-decoding framework allows our model to be trained on any pair-wise pose data, enabling large-scale training and demonstrating great scalability. Experiments on multiple benchmark datasets demonstrate that our model generalizes well to novel objects, achieving state-of-the-art accuracy and robustness even rivaling methods that require multi-view or CAD inputs, at a fraction of compute.