Detta dokument tar upp utmaningen med 6DoF utgör uppskattning från en enda RGB-bild under svår ocklusion eller trunkering. Många senaste arbeten har visat att en tvåstegsmetod, som först upptäcker nyckelpunkter och sedan löser ett Perspective-n-Point (PnP) problem för pose estimering, uppnår anmärkningsvärda resultat. Men de flesta av dessa metoder lokaliserar bara en uppsättning glesa nyckelpunkter genom att regressera sina bildkoordinater eller värmekartor, som är känsliga för ocklusion och trunkering. Istället introducerar vi en Pixelwise Voice Network (PVNet) för att regressera pixel-wise vektorer som pekar på nyckelpunkterna och använda dessa vektorer för att rösta på nyckelpunkter platser. Detta skapar en flexibel representation för att lokalisera indragna eller trunkerade nyckelpunkter. Ett annat viktigt inslag i denna representation är att den ger osäkerhet om nyckelpunkter som kan utnyttjas ytterligare av PnP-lösaren. Experiment visar att den föreslagna metoden överträffar den senaste tekniken om LINEMOD, Occlusion LINEMOD och YCB-Video datauppsättningar med stor marginal, samtidigt som den är effektiv för realtid pose uppskattning. Vi skapar ytterligare en Trunkering LINEMOD dataset för att validera robustheten i vår strategi mot trunkering. Koden finns på https://zju3dv.github.io/pvnet/.
Peng m.fl. REF använde ett pixel-wise röstnätverk för att regressera pixel-wise enhetsvektorer som pekade på nyckelpunkterna och använde dessa vektorer för att rösta på nyckelpunkter med hjälp av RANSAC.
PVNet: Pixel-Wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation
{'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']}