Abstrakt. En kärnutmaning i objektet pose estimering är att säkerställa exakt och robust prestanda för ett stort antal olika förgrundsobjekt mitt i komplex bakgrund skräp. I detta arbete presenterar vi en skalbar ram för att exakt sluta sig till sex Degree-of-freedom (6-DoF) posera för ett stort antal objekt klasser från enstaka eller flera vyer. För att lära oss discriminativa posefunktioner integrerar vi tre nya funktioner i ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN): ett inferenssystem som kombinerar både klassifikation och utgör regression baserat på en enhetlig tesselering av den speciella Euclideangruppen i tre dimensioner (SE(3)), fusion av klassens föregångare i utbildningsprocessen via en kaklad klasskarta, och en ytterligare legalisering med hjälp av djup övervakning med en objektmask. Dessutom formuleras en effektiv ram för flera synfält för att ta itu med tvetydigheten i en enda syn. Vi visar att denna ram konsekvent förbättrar prestandan för en-view-nätverket. Vi utvärderar vår metod på tre storskaliga riktmärken: YCB-Video, JHUScene-50 och ObjectNet-3D. Vår strategi uppnår konkurrenskraftiga eller överlägsna resultat jämfört med de nuvarande toppmoderna metoderna.
I REF föreslogs en ram för flera synfält med hjälp av en anpassning av synsättet och en omröstning.
A Unified Framework for Multi-View Multi-Class Object Pose Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}