Vi föreslår en engångsmetod för att samtidigt upptäcka ett objekt i en RGB-bild och förutsäga dess 6D-position utan att kräva flera steg eller behöva undersöka flera hypoteser. Till skillnad från en nyligen föreslagen end-shot-teknik för denna uppgift [10] som bara förutspår en ungefärlig 6D-position som då måste förfinas, vår är korrekt nog att inte kräva ytterligare efterbehandling. Som ett resultat, är det mycket snabbare -50 fps på en Titan X (Pascal) GPU - och mer lämplig för realtidsbearbetning. Nyckelkomponenten i vår metod är en ny CNN-arkitektur inspirerad av [27, 28] som direkt förutsäger 2D-bildplatserna för de projicerade hörnen i objektets 3D-gränsbox. Objektets 6D pose uppskattas sedan med hjälp av en PnP-algoritm. För enstaka objekt och flera objekt utgör uppskattning på LINEMOD- och OCCLUSION-datauppsättningarna, överträffar vår strategi betydligt andra nyligen 25] när de alla används utan efterbehandling. Under efterbehandling, en pose förfining steg kan användas för att öka noggrannheten av dessa två metoder, men vid 10 fps eller mindre, de är mycket långsammare än vår metod.
Sin-gleShotPose REF upptäcker samtidigt ett objekt i en RGB-bild och förutspår dess 6D-position utan att kräva flera steg eller behöva undersöka flera hypoteser.
Real-Time Seamless Single Shot 6D Object Pose Prediction
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}