Att upptäcka dåligt texturerade objekt och uppskatta deras 3D-pose tillförlitligt är fortfarande ett mycket utmanande problem. Vi introducerar en enkel men kraftfull metod för att beräkna deskriptorer för objektvyer som effektivt fångar både objektets identitet och 3D-pose. I motsats till tidigare mångfacetterade metoder kan vi förlita oss på Euclideans avstånd för att utvärdera likheten mellan deskriptorer, och därför använda skalbara sökmetoder för närmaste granne för att effektivt hantera ett stort antal objekt under ett stort antal poser. För att uppnå detta utbildar vi ett konvolutionellt neuralt nätverk för att beräkna dessa deskriptorer genom att tillämpa enkla likhets- och olikhetsbegränsningar mellan deskriptorerna. Vi visar att våra begränsningar fint reda ut bilderna från olika objekt och olika vyer i kluster som inte bara är väl åtskilda utan också strukturerade som motsvarande uppsättningar av poser: Euclidean avståndet mellan deskriptorer är stort när deskriptorerna är från olika objekt, och direkt relaterade till avståndet mellan poserna när deskriptorerna är från samma objekt. Dessa viktiga egenskaper gör att vi kan överträffa toppmoderna objekt views representationer på utmanande RGB och RGB-D data.
Wohlhart och Lepetit REF har utbildat ett CNN att inte uppskatta objektens pose direkt utan att beräkna en funktionsdeskriptor så att avståndet mellan deskriptorer som motsvarar de två poserna är mindre om poserna är lika och större när poserna är olika.
Learning Descriptors for Object Recognition and 3D Pose Estimation
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}