Real-Time Seamless Single Shot 6D Object Pose Prediction这篇文章提出了一种使用一张2D图片来预测物体6D姿态的方法。但是,并不是直接预测这个6D姿态,而是通过先预测3D bounding box在2D图像上的投影的1个中心点和8个角点,然后再由这9个点通过PNP算法计算得到6D姿态。我们这里不管怎么由PNP算法得到物体的6D姿态,而...
论文Real-Time Seamless Single Shot 6D Object Pose Prediction 2D图像的目标检测算法我们已经很熟悉了,物体在2D图像上存在一个2D的bounding box, 我们的目标就是把它检测出来。而在3D空间中, 物体也存在一个3D bounding box,如果将3D bounding box画在2D图像上. 这个3D bounding box可以表示一个物体的姿态。那什...
基于DB-YOLO的双基地雷达弱运动目标检测方法 陆源，宋杰，熊伟，陈小龙 (海军航空大学信息融合研究所，山东烟台264001)摘要：非合作双基地雷达因其特殊的探测方式，致使回波中目标信噪比较低，特别是海上运动目标，在雷达扫描周期的帧与帧之间探测并不稳定，会对后续目标跟踪造成较大困难。本文 首先采用低门限恒虚警率(...
基于YOLO的3D目标检测:YOLO-6D This research project implements a real-time object detection and pose estimation method as described in the paper, Tekin et al. "Real-Time Seamless Single Shot 6D Object Pose Prediction", CVPR 2018. (https://arxiv.org/abs/1711.08848). zhuanlan.zhihu.com/p/41...