I detta arbete presenterar vi en ny datadriven metod för robust 6DoF-objekt utgör uppskattning från en enda RGBD-bild. Till skillnad från tidigare metoder som direkt regresserar utgör parametrar, vi tar itu med denna utmanande uppgift med en nyckelpunktsbaserad strategi. Specifikt föreslår vi ett djupt Hough röstningsnätverk för att upptäcka 3D-nyckelpunkter av objekt och sedan uppskatta 6D pose parametrar på ett minst Scares passande sätt. Vår metod är en naturlig förlängning av 2Dkeypoint metoder som framgångsrikt fungerar på RGB baserad 6DoF uppskattning. Det gör det möjligt för oss att fullt ut utnyttja den geometriska begränsningen av stela objekt med extra djupinformation och är lätt för ett nätverk att lära sig och optimera. Omfattande experiment utfördes för att visa effektiviteten av 3D-nyckelpunktsdetektion i 6D-pose estimering uppgift. Experimentella resultat visar också att vår metod överträffar de senaste metoderna med stora marginaler på flera riktmärken.
Slutligen, PVN3D REF bygger på djup Hough rösta för att regress 3D nyckelpunkter direkt och sedan passar pose genom minst kvadratoptimering.
PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF Pose Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}