Abstrakt. Vi presenterar en ny metod för modellbaserad 6D pose förfining i färgdata. Med utgångspunkt i den etablerade idén om konturbaserad pose tracking lär vi ut ett djupt neuralt nätverk för att förutsäga en översättnings- och rotationsuppdatering. I kärnan föreslår vi en ny visuell förlust som driver pose-uppdateringen genom att anpassa objektkonturer och därmed undvika definitionen av någon explicit utseendemodell. I motsats till tidigare arbete är vår metod korrespondensfri, segmenteringsfri, kan hantera ocklusion och är agnostisk mot geometrisk symmetri samt visuella tvetydigheter. Dessutom observerar vi en stark robusthet mot grov initiering. Tillvägagångssättet kan köras i realtid och producerar pose accuracies som kommer nära 3D ICP utan behov av djupdata. Dessutom är våra nätverk utbildade av rent syntetiska data och kommer att publiceras tillsammans med förfiningskoden på http://campar.in.tum. De/Main/FabianManhardt för att säkerställa reproducerbarhet.
I REF föreslås ett liknande tillvägagångssätt.
Deep Model-Based 6D Pose Refinement in RGB
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}