Abstract-Detecting objekt och deras 6D poserar från endast RGB bilder är en viktig uppgift för många robotiska applikationer. Medan djupt lärande metoder har gjort betydande framsteg i visuell objektdetektering och segmentering, objektet utgör uppskattning uppgift är fortfarande utmanande. I detta dokument introducerar vi en end-toend djupe learning ram, kallad Deep-6DPose, som gemensamt upptäcker, segment, och viktigast återvinner 6D-poses av objekt instanser från en enda RGB-bild. I synnerhet utökar vi den senaste state-of-the-art instans segmentation nätverk Mask R-CNN med en ny pose uppskattning gren till direkt regress 6D objekt poser utan några post-raffinaderier. Vårt viktigaste tekniska bidrag är frikopplingen av pose parametrar till översättning och rotation så att rotationen kan regresseras via en Lie algebra representation. Resultatet poserar regressionsförlust är differential och oöverskådlig, vilket gör träningen dragbar. Försöken med två standarduppsättningar av benchmarkingdata visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt på ett gynnsamt sätt kan jämföras med de senaste RGB-baserade flerstegsberäkningsmetoderna. På grund av end-to-end arkitektur är Deep-6DPose betydligt snabbare än konkurrerande flerstegsmetoder, erbjuder en sluthastighet på 10 fps som är väl lämpad för robotiska applikationer.
I REF, pose parametrar frikopplas till översättning och rotation, sedan rotationen regresseras via en Lie algebra representation.
Deep-6DPose: Recovering 6D Object Pose from a Single RGB Image
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}