Vi introducerar HybridPose, en ny 6D-objekt pose estimation approach. HybridPose använder en hybrid mellanrepresentation för att uttrycka olika geometriska uppgifter i indatabilden, inklusive nyckelpunkter, kantvektorer och symmetrikorrespondenser. Jämfört med en enhetlig representation gör vår hybridrepresentation det möjligt för regression att utnyttja fler och olika egenskaper när en typ av förutsagd representation är felaktig (t.ex. på grund av ocklusion). HybridPose utnyttjar en robust regressionsmodul för att filtrera bort avvikelser i förväntad mellanrepresentation. Vi visar robustheten av Hy-bridPose genom att visa att alla mellanliggande representationer kan förutsägas av samma enkla neurala nätverk utan att offra den totala prestandan. Jämfört med state-of-the-art pose uppskattning metoder, Hy-bridPose är jämförbar i körtid och är betydligt mer exakt. Till exempel, på Occlusion Linemod [3] datauppsättning, vår metod uppnår en förutsägelse hastighet på 30 fps med en genomsnittlig ADD (-S) noggrannhet på 79,2 %, vilket motsvarar en 67,4 % förbättring jämfört med den nuvarande state-of-the-art-metoden. Vår implementering av HybridPose finns på
REF använder en hybrid mellanhandsrepresentation för att ge mer tillsyn under utbildningen.
HybridPose: 6D Object Pose Estimation under Hybrid Representations
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}