Abstract-This paper presenterar en ny metod för att uppskatta den kontinuerliga sex graden av frihet (6-DoF) pose (3D översättning och rotation) av ett objekt från en enda RGB-bild. Metoden kombinerar semantiska nyckelpunkter som förutspås av ett konvolutionsnätverk (convnet) med en deformerbar formmodell. Till skillnad från tidigare arbete är vi agnostiska mot om objektet är texturerat eller texturlöst, eftersom convnet lär sig den optimala representationen från tillgängliga träningsbilddata. Dessutom kan metoden tillämpas på fall- och klassbaserad återvinning. Empiriskt visar vi att det föreslagna tillvägagångssättet korrekt kan återställa 6-DoF objektet poserar för både exempel och klass-baserade scenarier med en rörig bakgrund. För klassbaserade objekt utgör uppskattning, state-of-the-art noggrannhet visas på den storskaliga PASCAL3D+ datauppsättningen.
Pavlakos m.fl. REF använder semantiska keypoints för att få 6 grader av frihet (DoF) pose av objekt.
6-DoF object pose from semantic keypoints
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}