0000‐0003‐0587‐9643], Zoltan-Csaba Marton 1[0000‐0002‐3035‐493X], Maximilian Durner 1[0000‐0001‐8885‐5334], Manuel Brucker 1[0000‐0001‐6370‐2753], Rudolph Triebel 1,2[0000‐0002-7975‐036X] Sammanfattning. Vi föreslår en realtids RGB-baserad pipeline för objektdetektering och 6D-pose uppskattning. Vår nya 3D-orienteringsuppskattning baseras på en variant av Denoising Autoencoder som är tränad på simulerade vyer av en 3D-modell med domän randomisering. Denna så kallade Augmented Autoencoder har flera fördelar jämfört med befintliga metoder: Det kräver inte verkliga, pose-annoterade träningsdata, generaliserar till olika testsensorer och i sig hanterar objekt och visa symmetrier. Istället för att lära sig en explicit kartläggning från indatabilder till objektposer, ger det en implicit representation av objektorienteringar som definieras av prover i ett latent utrymme. Experiment på datauppsättningarna T-LESS och LineMOD visar att vår metod överträffar liknande modellbaserade metoder och konkurrerar med toppmoderna metoder som kräver verkliga pose-annoterade bilder. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Nyligen föreslog REF en självövervakad Augmented Autoencoder som tränar på CAD-modeller och tar bort behovet av pose-annoterade träningsdata.
Implicit 3D Orientation Learning for 6D Object Detection from RGB Images
{'venue': 'European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}