为了确保精度，他们巧妙地设计了后处理步骤：首先，通过projective ICP优化，仅保留前四个聚类结果，以减少偏见；接着，执行Occulation check，通过检查物体投影与深度图的契合度，确保估计结果的准确性；最后，Silhouette check用来验证轮廓覆盖，进一步增强结果的可靠性。在ACCV和Occlusion DataSet上进行的实验表...
为了克服一些限制,PickyICP[209]和BC-ICP(使用双独特对应的ICP)是两种众所周知的方法。 PickyICP首先以老式方式找到对应关系,然后在得到的对应对中找到对应关系,如果将多个场景点\(p_i \)分配给同一个模型点\(m_j \),则选择\(p_i \ )对应于最小距离。 另一方面,BC-ICP首先允许多个对应,然后通过建立双唯...
对于具有最大权重的少数簇中的每一个,我们使用投影ICP来估计姿态。在实践中,我们考虑了两个投票球中每一个的四个的第一组。 为了拒绝不实际对应于对象的簇,我们根据相应的3D姿态对对象进行渲染,并计算有多少像素有一个接近渲染的深度,有多少像素离摄像机更远|并且可能被遮挡,有多少像素更接近,因此与渲染不一致。
对于具有最大权重的少数簇中的每一个,我们使用投影ICP来估计姿态。在实践中,我们考虑了两个投票球中每一个的四个的第一组。为了拒绝不实际对应于对象的簇,我们根据相应的3D姿态对对象进行渲染,并计算有多少像素有一个接近渲染的深度,有多少像素离摄像机更远|并且可能被遮挡,有多少像素更接近,因此与渲染不一致。...
4. 基于点云的方法:点云数据中3D对象的检测有着非常悠久的历史。物体姿态估计的标准方法之一是ICP,但它需要一个初始估计,不适合于物体检测。基于三维特征的方法更合适,通常采用ICP进行姿态调整。这些方法包括点对、自旋图像和点对直方图,该方法通常在计算上是昂贵的,并且在具有严重杂波的场景中具有相当大的困难。然...
对最终候选位姿进行ICP优化,得到最终位姿。 六、实验效果 文章在模拟场景和实际场景分别比较了PPF与PPF-MEAM,无论是精度还是速度上,都有较大的提升。 模拟场景实验效果如下图: 真实场景实验效果: 参考文献 [1] Diyi L , Shogo A , Jiaqi M , et al. Point Pair Feature-Based Pose Estimation with Multiple...
编辑丨3D视觉工坊 一、论文解读 论文: Drost et al. Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition. CVPR, 2010. http://campar.in.tum.de/pub/drost2010CVPR/drost2010CVPR.pdf Model Globally, Match Locally 论文名字用 4 个词高度总结了 PPF 算法的精髓:“整体建模,局部匹配...
一、论文解读 论文: Drost et al. Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition. CVPR, 2010. Model Globally, Match Locally 论文名字用 4 个词高度总结了 PPF 算法的精髓:“整…
1)Refine:使用了projective ICP 来做pose refine。只选择了两个voting ball中排名前四的cluster 来做refine。 2)Occulation check: 根据pose将物体虚拟投影到2D图上,检查对应像素的深度值,同虚拟投影相比,原深度图有多少距离相机更近,有多少更远,如果更近的像素比例过大(大于总像素数的10%),这个pose显然是有问题...
1. “Model globally, match locally: Efficient and robust 3D object recognition” 这篇文章是PPF的鼻祖,发表在2010年CVPR。其构建两点及其法向量之间的几何关系形成的四维特征作为点对特征(Point Pair Features)。线下建立哈希表存储模型的所有四维特征作为模型的整体描述。线上匹配阶段,借用全局坐标系简化刚体变换自...