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.
Sundermeyer m.fl. REF använder DR för att upptäcka föremål och 6D utgör en uppskattning, vilket ger konkurrenskraftiga resultat jämfört med att ge en uppskattning med hjälp av verkliga data.
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']}