3D-objektdetektering och pose assessment från en enda bild är två i sig tvetydiga problem. Ofta verkar objekt liknande från olika perspektiv på grund av form symmetrier, ocklusion och repetitiva texturer. Denna tvetydighet i både detektion och pose uppskattning innebär att en objekt instans kan beskrivas perfekt av flera olika poser och även klasser. I detta arbete föreslår vi att man uttryckligen ska ta itu med dessa tvetydigheter. För varje objekt exempel vi förutsäga flera 6D pose resultat för att uppskatta den specifika pose distribution som genereras av symmetrier och repetitiva texturer. Distributionen kollapsar till ett enda resultat när det visuella utseendet unikt identifierar bara en giltig pose. Vi visar fördelarna med vår strategi som inte bara ger en bättre förklaring till tvetydighet, utan också en högre noggrannhet i fråga om pose estimering.
Den första REF förutsäger flera poser för varje objekt instans för att uppskatta fördelningen av möjliga poser inducerade av symmetrier.
Explaining the Ambiguity of Object Detection and 6D Pose From Visual Data
{'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']}