Abstract-I detta papper, vi tar itu med problemet med 3D objekt instans erkännande och pose uppskattning av lokaliserade objekt i belamrade miljöer med hjälp av konvolutionella neurala nätverk. Inspirerad av deskriptorn inlärningsmetod Wohlhart et al. [1], föreslår vi en metod som introducerar den dynamiska marginalen i tripletförlustfunktionen. En sådan förlustfunktion är utformad för att kartlägga bilder av olika objekt under olika poserar till en lägre-dimensionell, likhetsbevarande deskriptor utrymme där effektiva närmaste grannsökning algoritmer kan tillämpas. Införandet av den dynamiska marginalen möjliggör snabbare träningstider och bättre noggrannhet för de resulterande lågdimensionella grenrören. Dessutom bidrar vi med följande: att lägga till rotationer i flygplanet (till skillnad från grundmetoden) till utbildningen, föreslå nya typer av bakgrundsbuller som bidrar till att bättre efterlikna realistiska scenarier och förbättra noggrannheten i fråga om skräp, lägga till ytnormaler som en annan kraftfull bildmodalitet som representerar en objektyta som leder till bättre prestanda än bara djup, och slutligen genomföra en effektiv online satsgenerering som möjliggör bättre variabilitet under träningsfasen. Vi gör en uttömmande utvärdering för att visa effekterna av våra bidrag. Dessutom bedömer vi algoritmens prestanda på den stora BigBIRD-datauppsättningen [2] för att visa på goda skalbarhetsegenskaper hos rörledningen med avseende på antalet modeller.
För några experiment i denna tidning, använder vi ett nyare arbete av Zakharov et al. REF som utökar metoden genom att inkludera rotationer i flygplanet och introducerar en förbättrad förlustfunktion.
3D object instance recognition and pose estimation using triplet loss with dynamic margin
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}