对于单目物体位姿估计任务,基于PnP的几何优化方法需要通过深度网络提取图像中的2D-3D关联点,然后求解PnP问题得到物体的位姿。但因为PnP本质上不可导,难以通过反向传播PnP输出的位姿来训练网络。本文将位姿优化问题转变为预测位姿概率密度的问题,提出了端到端概率PnP(EPro-PnP),从而实现了通过监督位姿的概率分布来端到端...
第一个是验证EPro-PnP能够直接插入现有的基于PnP的位姿估计网络中,通过端到端训练提升位姿估计精度。为此,论文将EPro-PnP插入到了CDPN(ICCV 2019)6自由度位姿估计网络的输出层,在LineMOD数据集上训练模型,以测试集上的位姿精度为指标,与baseline进行严格对比。 第二个是验证EPro-PnP能够训练网络灵活预测全部的2D/...
EPro-PnP 如上图所示,EPro-PnP方案就是通过KL Divergence Loss对Pose-Cost曲线的形状进行约束,这样就可以解决baseline所面临的问题.上图用的Pose-Cost曲线形状感觉不是特别合适,论文中的具体的Cost Function实际上是希望Pose-Cost曲线是一个单峰曲线. 无论baseline还是EPro-PnP都是希望通过数据驱动的方式,希望网络学...
用来进行 ablation studies;对于 3D 目标检测,在 ICCVW 2021 的 FCOS3D 基础上设计了全新的变形关联(deformable correspondence)检测头,以证明 EPro-PnP 可以训练网络在没有物体形状知识的情况下直接学出所有 2D-3D 点和关联权重,从而展现 EPro-PnP 在应用方面的灵活性。
该论文题为《EPro-PnP: 用于单目物体位姿估计的通用端到端概率n点透视算法》(“EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose Estimation”),针对单目图像中的物体6自由度位姿估计问题,提出了一种通用的概率n点透视(PnP)算法。
In this paper, we proposethe EPro-PnP, a probabilistic PnP layer for general end-to-end pose estimation,which outputs a distribution of pose on the SE(3) manifold, essentiallybringing categorical Softmax to the continuous domain. The 2D-3D coordinatesand corresponding weights are treated as ...
2 changes: 1 addition & 1 deletion 2 EPro-PnP-6DoF/lib/test.py Show comments View file Edit file Delete file Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -176,7 +176,7 @@ def test(epoch, cfg, data_loader, model, obj_vtx, obj_info, criterions):...
机械革命旷世E PRO准系统与蓝天NP50PNP碰撞是什么呢机械革命旷世E PRO 配置是I5 12450H+RTX3060 6G 140W (115w+25瓦DB)独显直连+金属壳+无内存无硬盘+电池 电源 无线网卡 蓝牙 摄像头 约5100-5200 (同方GS5模具)+15.6 1920X1080 144HZ七彩虹 配置是I5 12500H+RTX3060 6G 130W (95w+35瓦DB)独显直连+塑...
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