Att uppskatta 6D-poser av objekt från bilder är ett viktigt problem i olika tillämpningar som robotmanipulering och virtuell verklighet. Medan direkt regression av bilder till objekt poser har begränsad noggrannhet, matcha renderade bilder av ett objekt mot den ingående bilden kan ge exakta resultat. I detta arbete föreslår vi ett nytt djupt neuralt nätverk för 6D pose matchning som heter DeepIM. Med tanke på en första pose uppskattning, vårt nätverk kan iterativt förfina posen genom att matcha den renderade bilden mot den observerade bilden. Nätverket är utbildat för att förutsäga en relativ pose transformation med hjälp av en löslig representation av 3D plats och 3D orientering och en iterativ utbildningsprocess. Experiment på två allmänt använda referensvärden för 6D-pose-uppskattning visar att DeepIM uppnår stora förbättringar jämfört med de senaste metoderna. Vi visar dessutom att DeepIM kan matcha tidigare osynliga objekt.
DeepIM REF använder en FlowNet ryggrad arkitektur för att förutsäga en relativ SE(3) omvandling för att matcha den färgade renderade bilden av ett objekt med hjälp av initial pose till den observerade bilden.
DeepIM: Deep Iterative Matching for 6D Pose Estimation
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}