Detta dokument behandlar uppgiften att uppskatta 6D-pose av ett känt 3D-objekt från en enda RGB-D-bild. De flesta moderna metoder lösa denna uppgift i tre steg: i) Beräkna lokala funktioner; ii) Skapa en pool av pose-hypoteser; iii) Välj och förfina en pose från poolen. Detta arbete fokuserar på det andra steget. Medan alla befintliga metoder genererar hypoteser genom lokala resonemang, t.ex. RANSAC eller Hough-voting, vi är de första att visa att globala resonemang är fördelaktigt i detta skede. I synnerhet formulerar vi en ny helt ansluten villkorlig Random Field (CRF) som ger ett mycket litet antal pose-hypoteser. Trots att CRF:s potentiella funktioner är icke-gaussiska ger vi ett nytt och effektivt tvåstegsoptimeringsförfarande, med vissa garantier för optimalitet. Vi använder vår globala hypoteser generation förfarande för att producera resultat som överstiger state-of-the-art för den utmanande "Ocluded Object Dataset".
REF tränade en villkorlig slumpmässig fält (CRF) att producera ett antal pose-hypoteser från en tät pixel kloka objekt koordinat förutsägelse karta som beräknas av en slumpmässig skog.
Global Hypothesis Generation for 6D Object Pose Estimation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}