EgoXtreme: 極端な条件下におけるエゴセンタリック（視点）映像での頑健な物体姿勢推定のためのデータセット
arXiv cs.CV / 2026/3/27
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要点
- EgoXtremeは、新たに導入された大規模な6D物体姿勢推定データセットであり、既存のベンチマークでは反映されていない現実世界の課題をより正確に表すために、すべてエゴセンタリック（スマートグラスのような）視点から撮影されています。
- データセットには、産業メンテナンス、スポーツ、緊急救助の3つの極端なシナリオが含まれており、激しいモーションブラー、動的な照明、遮蔽物、煙を引き起こすことを目的としています。
- 実験の結果、最先端の姿勢推定器はEgoXtremeに対してうまく汎化できず、特に低照度条件での性能が著しく低いことが示されています。
- 本研究では、単純な画像復元（例：デブラー除去）だけではこれらの極端な状況での姿勢推定は改善しない一方で、追跡ベースの手法は時間的な情報の恩恵を受けることが分かっています。
- 著者らはデータセットとコードを公開しており、EgoXtremeを次世代の頑健なエゴセンタリック姿勢推定モデルを開発するためのリソースとして位置付けています。
