作者提出的姿态估计网络名为DSC-PoseNet，只使用易于获取的2D边界框注释进行训练。通过可见轮廓对齐和双尺度一致性自监督损失，DSC-PoseNet可以在没有真实姿态监督的情况下进行训练以估计物体姿态，并且还提供了一种在没有3D姿态标签时涉及真实图像的解决方案。此外，尽管该网络是为未标记的真实图像设计的，但也可以使用...
作者提出的姿态估计网络名为DSC-PoseNet,只使用易于获取的2D边界框注释进行训练。通过可见轮廓对齐和双尺度一致性自监督损失,DSC-PoseNet可以在没有真实姿态监督的情况下进行训练以估计物体姿态,并且还提供了一种在没有3D姿态标签时涉及真实图像的解决方案。 此外,尽管该网络是为未标记的真实图像设计的,但也可以使用真实...
作者提出的姿态估计网络名为DSC-PoseNet,只使用易于获取的2D边界框注释进行训练。通过可见轮廓对齐和双尺度一致性自监督损失,DSC-PoseNet可以在没有真实姿态监督的情况下进行训练以估计物体姿态,并且还提供了一种在没有3D姿态标签时涉及真实图像的解决方案。 此外,尽管该网络是为未标记的真实图像设计的,但也可以使用真实...
传统的手工特征描述符通常具有内在的旋转不变性,但是最近的深度匹配器通常通过数据增强来获得旋转不变性。 然而,由于增强旋转数量有限,无法覆盖连续SO(3)空间中所有可能的旋转,因此这些方法通常在面对罕见旋转时表现不稳定。 为了解决这个问题,本篇论文提出了RoITr方法,使用注意力机制和基于点对特征的坐标来处理姿态变化,...
在第一步,作者利用弱监督分割方法生成伪掩码的真实图像,只有边界框(BBox)注释。在第二步中,通过构建双尺度自我监督信号,利用可微呈现器,开发了自监督关键点学习,用于训练DSC-PoseNet。 可微二维关键点坐标预测 作者预测了目标的掩模、每个像素点的关键点偏移量和注意力图。最后的关键点预测是通过加权平均前景中的逐...
与基于RGB图像的其他物体姿态估计方法相比，DSC-PoseNet表现出更好的性能。该方法包含两个关键步骤。首先，使用DSC-PoseNet对真实图像进行裁剪和缩放，结合2D边界框进行弱监督分割，实现物体姿态的初步估计。其次，通过自监督关键点学习进一步提高姿态估计的准确性，利用注意力机制和加权平均来优化预测结果。论文...
论文解读｜DSC-PoseNet:通过双尺度一致性学习6DoF物体姿态估计 BFT 最前线 | 腾讯发布Q1季报；超2000伙伴测试阿里云通义千问；黄仁勋：芯片是NVIDIA加速与AI计算的的“理想应用”原创 | 文 BFT机器人 AI视界TECHNOLOGY NEWS01阿里云：超2000伙伴测试通义千问行业专属大模型将成趋势2023阿里云常州峰会上，阿里云智能中国...
DSC-PoseNet: Learning 6DoF Object Pose Estimation via Dual-scale Consistency Zongxin Yang1,2, Xin Yu2, Yi Yang2∗ 1 Baidu Research 2 ReLER, University of Technology Sydney zongxin.yang@student.uts.edu.au, {xin.yu,yi.yang}@uts.edu.au Abstract Compared...
具体来说,作者的DSC-PoseNet首先通过比较分割掩码和渲染的可见对象掩码来预测原始图像尺度下的对象姿态。然后,作者调整目标区域的大小到一个固定的比例,再次估计姿态。在这种方式下,作者消除了大规模的变化,并专注于旋转估计,从而促进姿态估计。此外,作者利用初始姿态估计生成伪ground-truth,以自我监督的方式训练作者的DSC...