Real-Time Seamless Single Shot 6D Object Pose Prediction这篇文章提出了一种使用一张2D图片来预测物体6D姿态的方法。但是,并不是直接预测这个6D姿态,而是通过先预测3D bounding box在2D图像上的投影的1个中心点和8个角点,然后再由这9个点通过PNP算法计算得到6D姿态。我们这里不管怎么由PNP算法得到物体的6D姿态,而...
YOLO6D数据集的名称中的“YOLO”来源于一种著名的目标检测算法——YOLO(You Only Look Once),而“6D”则代表了6个自由度的姿态信息,包括3个平移参数和3个旋转参数。 在使用YOLO6D数据集时,我们需要注意数据的预处理和后处理。预处理包括图像的缩放、裁剪和归一化等操作,以使得模型能够更好地适应数据。后处理则...
本文将结合YOLOv5和6D位姿估计算法,探讨其研究方法和应用展望。 二、YOLOv5目标检测算法的基本原理 YOLO(You Only Look Once)目标检测算法是一种端到端的实时目标检测算法。YOLO算法将目标检测问题转化为回归问题,通过深度神经网络直接预测出物体类别和位置信息。YOLOv5是YOLO算法的最新版本,通过引入一些改进,提升了目标...
使用该系统的基于改进的YOLO6D算法的位姿估计方法包括如下步骤:采集包含目标物体的原始图像;对包含目标物体的原始图像进行处理得到边缘清晰的目标物体图像;构建YOLO6D模型的训练数据集;对YOLO6D模型进行改进,包括:为对称目标物体和非对称目标物体定义两种不同的损失函数;利用所述训练数据集对改进的YOLO6D模型进行训练,获得...
改进YOLO V2的6D目标姿态估计算法包志强,邢瑜,吕少卿,黄琼丹西安邮电大学 通信与信息工程学院,西安 710121摘 要:针对目标的三维姿态估计,结合基于深度学习的目标检测模型,提出一种基于改进YOLO V2的6D目标姿态估计算法。通过卷积神经网络提取一幅RGB图像中目标的特征信息;在2D检测的基础上将目标的位置信息映射到三维空间;...
针对传统姿态估计算法抗背景干扰能力弱,被遮挡目标识别精度差的问题,结合深度学习提出一种基于YOLO-6D算法改进的目标姿态估计模型.将原算法中的YOLO V2检测网络变更为YOLO V3网络,同时增添注意力机制以增强模型对背景复杂且存在遮挡的物体的检测能力,并且调整了位姿估计方法,选择单元群进行基于随机样本一致性(RANSAC)算法...
摘要：针对目标的三维姿态估计，结合基于深度学习的目标检测模型，提出一种基于改进YOLO V2的6D 目标姿态估计算法。通过卷积神经网络提取一幅RGB 图像中目标的特征信息；在2D 检测的基础上将目标的位置信息映射到三维空间；利用点到点的映射关系在三维空间匹配并计算目标的自由度，进而估计目标的6D 姿态。该算法不仅能...
YOLO-6D YOLO-LITE Spiking-YOLO DC-SPP-YOLO SpeechYOLO Complexer-YOLO SlimYOLOv3 REQ-YOLO YOLO Nano xYOLO IFQ-Tinier-YOLO DG-YOLO Poly-YOLO E-YOLO PP-YOLO 一、概述 我对yolo系列好感较高,虽不及其他系列的精度,速度,但是他现在已经精度与速度之中做了trade off ,侧端也友好。本文引自我爱计算机...
模型的6D姿态精度评估用3个标准来度量,即2D重投影误差、5cm5。标准和算法运行时间对比。2D 重投影误差表示的是物体3D网格顶点的2D投影和物体真实姿态之间的平均距离,当该误差小于5个像素的时候认为姿态估计是准确的。2D重投影误差公式如下[山: 如=11出-%||2(5)其中,耳是像素i的位置沪是像素分布的混合权重最大...
专利摘要:本发明公开了一种工业环境下基于改进的YOLO‑6D算法的目标检测方法,包括以下步骤:采集包含待检测目标的若干图像;构建YOLO‑6D网络的训练数据集;对YOLO‑6D网络进行改进,包括:利用ResNet‑53代替ResNet‑19的深度残差神经网络,将回归函数以及激活函数中的Softmax替换为Sigmoid;利用训练数据集对YOLO‑6D...