Målet med detta papper är att uppskatta 6D pose och dimensioner av osynliga objekt instanser i en RGB-D bild. I motsats till "intance-level" 6D utgör skattningsuppgifter utgår vårt problem från att inga exakta objekt CAD-modeller finns tillgängliga under vare sig utbildning eller testtid. För att hantera olika och osynliga fall av objekt i en viss kategori introducerar vi Normalized Object Coordinate Space (NOCS)-en delad kanonisk representation för alla möjliga fall av objekt inom en kategori. Vårt regionbaserade neurala nätverk tränas sedan att direkt härleda korrespondensen från observerade pixlar till denna delade objektrepresentation (NOCS) tillsammans med annan objektinformation såsom klassetikett och instansmask. Dessa förutsägelser kan kombineras med djupkartan för att gemensamt uppskatta den metriska 6D-posen och dimensionerna av flera objekt i en belamrad scen. För att utbilda vårt nätverk presenterar vi en ny kontextmedveten teknik för att generera stora mängder fullt kommenterade blandade verklighetsdata. För att ytterligare förbättra vår modell och utvärdera dess prestanda på verkliga data, tillhandahåller vi också en fullt kommenterad real-world dataset med stor miljö och instans variation. Omfattande experiment visar att den föreslagna metoden på ett robust sätt kan uppskatta förekomsten och storleken av osedda objekt i verkliga miljöer och samtidigt uppnå toppmoderna prestanda på standard 6D utgör skattningsriktmärken.
Wang m.fl. REF introducerar Normalized Object Coordinate Space (NOCS) som en delad kanonisk representation av objektinstanser inom en cate-gori.
Normalized Object Coordinate Space for Category-Level 6D Object Pose and Size Estimation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}