Att uppskatta 6D-posen av kända objekt är viktigt för robotar att interagera med objekt i den verkliga världen. Problemet är utmanande på grund av mångfalden av objekt samt komplexiteten i scenen som orsakas av skräp och ocklusion mellan objekt. I detta arbete introducerar vi en ny Convolutional Neural Network (CNN) för 6D objekt pose uppskattning som heter PoseCNN. PoseCNN uppskattar 3D-översättningen av ett objekt genom att lokalisera dess centrum i bilden och förutsäga dess avstånd från kameran. Den 3D rotationen av objektet uppskattas genom regression till en quaternion representation. PoseCNN kan hantera symmetriska föremål och är också robust mot ocklusion mellan objekt. Dessutom bidrar vi med ett storskaligt videodataset för 6D-objekt utgör estimering som heter YCB-Video-datasetet. Vår datauppsättning ger exakta 6D-poser med 21 objekt från YCB-datauppsättningen [1] observerade i 92 videor med 133 827 ramar. Vi utför experiment på vår YCB-Video dataset och OccludedLINEMOD dataset [2] för att visa att PoseCNN ger mycket bra uppskattningar med endast färg som ingång.
Dessutom Xiang et al. använda en Convolutional Neural Network för att uppskatta 6D pose av objekt från RGB-avbildningen REF.
PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}