GarmentTracking: Category-Level Garment Pose Tracking

要約

衣服は人間にとって重要です。
完全な衣服のポーズを推定および追跡できる視覚システムは、多くのダウンストリームタスクや現実世界のアプリケーションに役立ちます。
この作業では、カテゴリレベルの衣服のポーズ追跡タスクに対処するための完全なパッケージを提示します。
（2）大規模なデータセットVR折りたたみ。複雑な衣服は、平坦化や折りたたみなどの操作の構成をもたらします。
（3）ポイントクラウドシーケンスを考慮して、標準空間とタスクスペースの両方で完全な衣服がポーズをとることを予測するエンドツーエンドのオンライン追跡フレームワークの衣料品トラッキング。
広範な実験は、提案された衣服トラッキングが、衣服に大きな非剛性変形がある場合でも素晴らしいパフォーマンスを達成することを示しています。
速度と精度の両方でベースラインアプローチを上回ります。
提案されたソリューションが将来の研究のプラットフォームとして機能することを願っています。
コードとデータセットはhttps://garment-tracking.robotflow.aiで入手できます。

要約(オリジナル)

Garments are important to humans. A visual system that can estimate and track the complete garment pose can be useful for many downstream tasks and real-world applications. In this work, we present a complete package to address the category-level garment pose tracking task: (1) A recording system VR-Garment, with which users can manipulate virtual garment models in simulation through a VR interface. (2) A large-scale dataset VR-Folding, with complex garment pose configurations in manipulation like flattening and folding. (3) An end-to-end online tracking framework GarmentTracking, which predicts complete garment pose both in canonical space and task space given a point cloud sequence. Extensive experiments demonstrate that the proposed GarmentTracking achieves great performance even when the garment has large non-rigid deformation. It outperforms the baseline approach on both speed and accuracy. We hope our proposed solution can serve as a platform for future research. Codes and datasets are available in https://garment-tracking.robotflow.ai.

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