I detta arbete föreslår vi en ny metod för samtidig objektdetektering och 6DoF utgör uppskattning. Till skillnad från de senaste teknikerna för CNN-baserad objektdetektering och pose estimering baserar vi inte vår strategi på de gemensamma 2D-motsvarigheterna, dvs.. SSD och YOLO, men föreslå ett nytt schema. Istället för att regressera 2D- eller 3D-bindningslådor, ger vi ut fullstora 2D-bilder som innehåller flerklassiga objektmasker och täta 2D-3D-korrespondenser. Att ha dem till hands, en 6D pose beräknas för varje upptäckt objekt med hjälp av PnP algoritm kompletterad med RANSAC. Denna strategi möjliggör betydligt bättre skattningar på grund av ett mycket större antal relevanta överensstämmelser. Dessutom är metoden i realtid kapabel, konceptuellt enkel och inte bunden till några särskilda detekteringsparadigm, såsom R-CNN, SSD eller YOLO. Vi testar vår metod för en- och flera objekt utgör uppskattning och jämför prestanda med den tidigare state-of-theart metoder. Dessutom visar vi hur vi använder vår pipeline när endast syntetiska renderingar finns tillgängliga. I båda fallen överträffar vi den tidigare toppmoderna tekniken med stor marginal.
REF uppskattar en tät 2D-3D-korrespondenskarta mellan indatabild och objektmodeller.
DPOD: Dense 6D Pose Object Detector in RGB images.
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}