I detta dokument tar vi upp problemet i offline-stadiet av 3D-modellering i funktionsbaserad objektigenkänning. Medan online skedet av igenkänning -feature matchning och pose uppskattning, har förfinats flera gånger under det senaste årtiondet med filter och heuristik för robust och skalbar igenkänning, offline skedet att skapa funktionsbaserade modeller förblev oförändrad. I detta arbete drar vi nytta av de lättillgängliga 3D-skannrar och 3D-modelldatabaser, och använder dem som vår ingångskälla för 3D CAD-modeller av verkliga objekt. Vi bearbetar CAD-modellerna för att producera funktionsanpassade utbildade modeller som kan användas av alla online-igenkänningssteg för objektigenkänning. Dessa utbildade modeller kan också användas direkt som kalibreringsrigg för att utföra kamerakalibrering från en enda bild. Utvärderingen visar att våra helt automatiskt skapade funktionsanpassade utbildade modeller presterar bättre när det gäller igenkänningsåterkallelse över baslinjen - vilket är det tråkiga manuella sättet att skapa funktionsmodeller. När de används som kalibreringsrigg uppnår våra funktionsförstärkta modeller jämförbar noggrannhet med de populära kamerakalibreringsteknikerna, vilket gör dem till ett enkelt och snabbt sätt att utföra kamerakalibrering.
REF gav en ny metod för att skapa funktionsanpassade modeller i närvaro av exakta 3D-modeller vid utbildningstidpunkten.
Feature-augmented Trained Models for 6DOF Object Recognition and Camera Calibration
{'venue': 'VISIGRAPP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}