Vi introducerar en ny metod för 3D-objektdetektering och poserar uppskattning endast från färgbilder. Vi använder först segmentering för att upptäcka objekt av intresse i 2D även i närvaro av partiella ocklusioner och rörig bakgrund. I motsats till den senaste patch-baserade metoder, vi förlitar oss på en "holistisk" strategi: Vi tillämpar på de upptäckta objekt en Convolutional Neural Network (CNN) tränas för att förutsäga deras 3D-poser i form av 2D-projektioner av hörnen på deras 3D begränsande lådor. Detta är dock inte tillräckligt för att hantera objekt från den senaste T-LES datauppsättning: Dessa objekt uppvisar en axel rotationssymmetri, och likheten mellan två bilder av ett sådant objekt under två olika poser gör utbildning CNN utmanande. Vi löser detta problem genom att begränsa utbudet av poser som används för utbildning, och genom att införa en klassificering för att identifiera intervallet för en pose i körtid innan man uppskattar det. Vi använder också ett valfritt ytterligare steg som förfinar de förutsagda poserna. Vi förbättrar state-of-the-art på LINEMOD-datauppsättningen från 73,7% [2] till 89,3% av korrekt registrerade RGB-ramar. Vi är också de första att rapportera resultat på Occlusion dataset [1] med bara färgbilder. Vi får 54% av ramar som passerar Pose 6D-kriteriet i genomsnitt på flera sekvenser av T-LES datauppsättning, jämfört med 67% av state-of-the-art [10] på samma sekvenser som använder både färg och djup. Den fullständiga metoden är också skalbar, eftersom ett enda nätverk kan tränas för flera objekt samtidigt.
3D-objekt upptäcktes och pose uppskattades endast från färgbilder REF.
BB8: A Scalable, Accurate, Robust to Partial Occlusion Method for Predicting the 3D Poses of Challenging Objects without Using Depth
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}