En viktig teknisk utmaning när det gäller att utföra 6D-objekt utgör uppskattning från RGB-D-bilden är att fullt ut utnyttja de två kompletterande datakällorna. Tidigare arbeten antingen extraherar information från RGB-bilden och djupet separat eller använder kostsamma steg efter bearbetningen, vilket begränsar deras prestationer i mycket belamrade scener och realtidsapplikationer. I detta arbete presenterar vi DenseFusion, ett generiskt ramverk för att uppskatta 6D pose av en uppsättning kända objekt från RGB-D bilder. DenseFusion är en heterogen arkitektur som bearbetar de två datakällorna individuellt och använder ett nytt tätt fusionsnätverk för att extrahera pixelmässigt tät funktion inbäddning, från vilken pose uppskattas. Dessutom integrerar vi en end-to-end iterative pose förfining förfarande som ytterligare förbättrar pose uppskattning samtidigt som man uppnår nära realtid slutsatser. Våra experiment visar att vår metod överträffar toppmoderna metoder i två datauppsättningar, YCB-Video och LineMOD. Vi använder också vår föreslagna metod till en riktig robot för att greppa och manipulera objekt baserat på den uppskattade posen. Vår kod och video finns på https
DenseFusion REF bearbetar RGB-bilden och djupbilden individuellt och använder ett tätt fusionsnätverk för att extrahera pixelmässigt täta funktioner.
DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}