Analys-för-syntes har varit en framgångsrik metod för många uppgifter i datorseende, såsom 6D utgör uppskattning av ett objekt i en RGB-D-bild som är ämnet för detta arbete. Tanken är att jämföra observationen med resultatet av en framåtgående process, såsom en återgiven bild av objektet av intresse i en viss pose. På grund av ocklusion eller komplicerat sensorbuller kan det vara svårt att utföra denna jämförelse på ett meningsfullt sätt. Vi föreslår en strategi som "lär sig att jämföra", samtidigt som vi tar hänsyn till dessa svårigheter. Detta görs genom att beskriva den bakre densiteten hos ett visst objekt posera med en konvolutional neurala nätverk (CNN) som jämför observerade och renderade bilder. Nätverket är utbildat med maximal sannolikhet paradigm. Vi observerar empiriskt att CNN inte är specialiserat på geometri eller utseende av specifika objekt. Den kan användas med föremål av mycket olika former och utseenden, och i olika bakgrunder. Jämfört med state-of-the-art, visar vi en betydande förbättring på två olika datauppsättningar som inkluderar totalt elva objekt, rörig bakgrund, och tung ocklusion.
Andra arbeten har använt ett CNN för att kartlägga ställningen av ett objekt i en observerad RGB-D-bild till en renderad pose av modellen genom en energifunktion REF.
Learning Analysis-by-Synthesis for 6D Pose Estimation in RGB-D Images
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}