实验表明,这种方法大大优于现有方法上的NOCS类别6D姿态估计基准,并支持物理机器人执行简单的基于视觉的闭锁循环操作任务。 主要贡献: 1、这种方法不需要已知的三维模型。相反,它避免了通过类似于2D对象检测中使用的proposals方法的新anchor机制来定义和估计绝对6D姿势的需要。 2、这些anchor为生成三维关键点提供了基础。与...
从单幅图像中估计6D物体姿态和姿态追踪是计算机视觉中的一项基本任务,在机器人和增强现实/虚拟现实(AR/VR)等应用中具有巨大的潜力。近几十年来,该领域取得了显著进步,主要由数据驱动的学习方法主导。类似于数据在学习型2D基础任务中的核心作用,高质量、全面的数据集在6D物体姿态估计和追踪的背景下也至关重要。 原文...
SAM-6D 通过两个步骤来实现零样本 6D 物体姿态估计,包括实例分割和姿态估计。相应地,给定任意目标物体,SAM-6D 利用两个专用子网络,即实例分割模型(ISM)和姿态估计模型(PEM),来从 RGB-D 场景图像中实现目标;其中,ISM 将 SAM 作为一个优秀的起点,结合精心设计的物体匹配分数来实现对任意物体的实例分割,PEM 通过...
最近看了几篇6D姿态估计的文章,对他们做个分类。 6D姿态估计就是估计出物体相对于相机的姿态。我把他们分成了 类:1、vote方式 2、latent space方式 1、vote方式 1.1 PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes... 查看原文 物体6D姿态估计 1.引言 基于图像...
6D物体姿态估计旨在确定物体在三维空间中的位置(3D位置)和方向(3D方向),即完整地描述物体在空间中的姿态信息。这对于许多应用,如机器人灵巧操作(Kelestemur等人,2022;Qi等人,2023b;Suresh等人,2023)…
6D姿态估计算法在实际应用中具有广泛的价值。例如,在机器人操作中,通过精确估计物体的6D姿态,机器人可以实现精准的抓取和放置;在增强现实中,通过估计虚拟物体与真实场景之间的6D姿态关系,可以实现更加逼真的虚实融合效果;在自动驾驶中,通过估计车辆和障碍物之间的6D姿态关系,可以提高车辆的安全性和自主性。 结论 6D姿态...
由于外观模糊、旋转对称性和严重的遮挡,基于单视角的6D姿态估计器仍然无法处理广泛的物体,这推动了多视角姿态估计和下一最佳视角预测的研究,以解决这些局限性。在本工作中,我们提出了一种综合的主动感知框架,通过仅使用RGB图像来估计无纹理物体的6D姿态。我们的方法基于一个关键思想:将6D姿态估计分解为顺序的两步过程...
1、提出了一种新的6D姿态估计框架Pix2Pose,该框架在训练过程中使用无纹理的3D模型从RGB图像中稳健地回归出目标的像素级3D坐标。 2、一种新的损耗函数:transformer loss,用于处理具有有限个模糊视图的对称对象。 3、在LineMOD、LineMOD Occlusion和TLess三个不同数据集上的实验结...
我们提出了FoundationPose,这是一个统一的大模型,用于6D物体姿态估计和跟踪,支持基于模型和无模型设置。我们的方法可以立即应用于新颖的物体上,无需微调,只要给出其CAD模型,或者拍摄少量参考图像即可。我们通过神经隐式表示来弥合这两种设置之间的差距,这种表示允许有效的新视图合成,并在同一统一框架下保持下游姿态估计模...
从常见的6D姿态估计算法类别入手，依次介绍基于模型、基于学习等不同类型算法的核心原理与流程。我今儿就来好好唠唠6D姿态估计算法！这可是计算机视觉领域里超重要的一块，在增强现实、机器人视觉等好多地方都有大用处。6D姿态估计，说白了就是要确定一个三维物体在空间里的位置和朝向，位置3个自由度，朝向3个自由度...