Uppskattning av 6D-pose av objekt med endast RGB-bilder är fortfarande utmanande på grund av problem som ocklusion och symmetrier. Det är också svårt att konstruera 3D-modeller med exakt textur utan expertkunskaper eller specialiserade skanningsenheter. För att ta itu med dessa problem föreslår vi en ny pose estimeringsmetod, Pix2Pose, som förutsäger 3D-koordinaterna för varje objekt pixel utan texturerade modeller. En automatisk kodare arkitektur är utformad för att uppskatta 3D koordinater och förväntade fel per pixel. Dessa pixelvisa förutsägelser används sedan i flera steg för att bilda 2D-3D-korrespondenser för att direkt beräkna poserar med PnP algoritm med RANSAC iterationer. Vår metod är robust för attocklusion genom att utnyttja de senaste resultaten i generativ kontrarioral utbildning för att exakt återhämta ocklude delar. Dessutom föreslås en ny förlustfunktion, transformatorförlusten, för att hantera symmetriska objekt genom att styra förutsägelser till närmaste symmetriska pose. Utvärderingar av tre olika referensdatauppsättningar som innehåller symmetriska och ockluderade objekt visar vår metod överträffar den senaste tekniken med endast RGB-bilder.
Park m.fl. REF-guiden innebär regression genom att beräkna förlusten v.r.t. till närmaste symmetriska pose.
Pix2Pose: Pixel-Wise Coordinate Regression of Objects for 6D Pose Estimation
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}