在本文的工作中,我们提出了一种新的数据驱动方法,新方法可以从单一的RGB-D图像中进行鲁棒的六自由度目标姿态估计。具体来说,首先提出了一个深度Hough投票网络来检测物体的三维关键点,然后在最小二乘拟合的方式下估计6D姿态参数。本文中的方法是2D关键点方法的扩展,成功的实现了基于RGB的六自由度估计。该网络可以充分...
在本文的工作中,我们提出了一种新的数据驱动方法,新方法可以从单一的RGB-D图像中进行鲁棒的六自由度目标姿态估计。具体来说,首先提出了一个深度Hough投票网络来检测物体的三维关键点,然后在最小二乘拟合的方式下估计6D姿态参数。本文中的方法是2D关键点方法的扩展,成功的实现了基于RGB的六自由度估计。该网络可以充分...