在每次迭代中交替进行对应场估计(correspondence field estimation)和姿态细化(pose refinement)以恢复物体姿态 此外,为了提高对遮挡occlusion的鲁棒性,我们引入了一种基于学习到的 3D 模型描述符和观察到的 2D 图像的一致性检查机制(consistency check mechanism),它减轻了姿态优化过程中不可靠对应的权重 1. Introduction ...
POSE estimation (Computer vision)COMPUTER visionROBOTICSDEEP learningIn the realm of computer vision and robotics, the pursuit of intelligent robotic grasping and accurate 6D object pose estimation has been a focal point of research. Many modern-world applications, such as robot grasping, manipulation,...
实验结果: 14、BOP: Benchmark for 6D Object Pose Estimation 论文链接:https://arxiv.org/abs/1808.08319 代码链接:https://bop.felk.cvut.cz/home/ 主要思想:提出了一种基于单RGB-D输入图像的刚体6D姿态估计基准。训练数据由一个纹理映射的三维物体模型或已知6D姿势的物体图像组成。该基准包括:i)8个统一格式...
3、Normalized Object Coordinate Space for Category-Level 6D Object Pose and Size Estimation(CVPR2019) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1901.02970 代码链接: https://github.com/hughw19/NOCS_CVPR2019 本文的目标是估计RGB-D图像中从未见过的物体实例的6D位姿和尺寸。与...
MV6D: Multi-View 6D Pose Estimation on RGB-D Frames Using a Deep Point-wise Voting Network 更多精彩内容请关注公众号:BFT机器人本文为原创文章,版权归BFT机器人所有,如需转载请与我们联系。若您对该文章内容有任何疑问,请与我们联系,将及时回应。
14、BOP: Benchmark for 6D Object Pose Estimation 论文链接:https://arxiv.org/abs/1808.08319 代码链接:https://bop.felk.cvut.cz/home/ 主要思想:提出了一种基于单RGB-D输入图像的刚体6D姿态估计基准。训练数据由一个纹理映射的三维物体模型或已知6D姿势的物体图像组成。该基准包括:i)8个统一格式的数据集,...
基于RGB-D的6D目标检测算法 本文参考了ITAIC的文章 A Review of 6D Object Pose Estimation 概览 RGB-D 这里介绍几篇经典的基于RGB-D的6D目标检测算法。 RGB-D,就是RGB + Depth,也就是彩色图像 + 深度信息。 直觉上来说,比单纯的RGB有了更多的信息,精度也会变得更加高了。
Using the Forest: After training, we push all pixels in an RGB-D image through every tree of the forest, thus associating each pixeliiwith a distributionp(c|lji)p(c|lij)and predictionyc(lji)yc(lij)for each treejjand each objectcc. Hereljilijis the leaf outcome of pixeliiin the tree...
V.6D Object Pose Estimation 场景中物体位姿估计分两阶段(Fig.2):首先,通过深度学习网络将从多视角获取的RGB-D点云分割为不同的目标;然后,匹配3D模型与分割点云来估计6D pose. A. Object Segmentation with Fully Convolution Networks 近年来,卷积网络在计算机视觉任务上取得显著进步。我们利用这些方法分割相机数据...
12、Multi-view 6D Object Pose Estimation and Camera Motion Planning using RGBD Images 论文链接: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8265470 主要思想:在主动场景中,当观察者无法从当前视点恢复目标的姿态时,观察者可以确定下一个视点的位置,并从另一个视点捕获新的场...