Abstrakt. Vi presenterar en 3D-metod för objektdetektering som använder regresserade deskriptorer av lokalt provtagna RGB-D-plåster för 6D-röstgjutning. För regression, använder vi en convolutional auto-encoder som har utbildats på en stor samling slumpmässiga lokala fläckar. Under testning matchas scenlappsdeskriptorer mot en databas med syntetbildsvyplåster och avgivna röster för 6D-objekt som därefter filtreras till förfinade hypoteser. Vi utvärderar på tre dataset för att visa att vår metod generaliserar väl till tidigare osedda inmatningsdata, ger robusta detektionsresultat som konkurrerar med och överträffar toppmoderna samtidigt som den är skalbar i antalet objekt.
REF använder en convolutional auto-encoder för att extrahera deskriptorer, och matcha till närmaste granne i en kodbok.
Deep Learning of Local RGB-D Patches for 3D Object Detection and 6D Pose Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}