Vi presenterar 6-PACK, ett djupt lärande förhållningssätt till kategori 6D objekt utgör spårning på RGB-D data. Vår metod spår i realtid nya objekt fall av kända objekt kategorier som skålar, bärbara datorer och muggar. 6-PACK lär sig att kompakt representera ett objekt av en handfull 3D keypoints, baserat på vilka interframe rörelse av en objekt instans kan uppskattas genom keypoint matchning. Dessa nyckelpunkter är inlärda end-to-end utan manuell övervakning för att vara mest effektiva för spårning. Våra experiment visar att vår metod väsentligen överträffar befintliga metoder på NOCS kategori 6D utgör skattningsriktmärke och stöder en fysisk robot för att utföra enkla visionsbaserade manipulationsuppgifter. Vår kod och video finns på https://sites.google.com/view/6packtracking.
Nyligen, Wang et al. REF realiserade kategori-nivå 6D pose tracking baserat på nyckelpunktsmatchning.
6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}