För tillämpningar inom navigering och robotik är det lika viktigt att uppskatta objektens 3D-pose som detektion. Många metoder för att utgöra uppskattning bygger på att upptäcka eller spåra delar eller nyckelpunkter [11, 21]. I detta dokument bygger vi på ett nytt toppmodernt konvolutionsnätverk för glidande fönsterdetektering [10] för att tillhandahålla detektion och grov pose uppskattning i ett enda skott, utan mellanliggande stadier av att upptäcka delar eller initiala avgränsande lådor. Även om det inte är det första systemet att behandla skattning som ett kategoriseringsproblem, är detta det första försöket att kombinera detektion och detektion på samma nivå med hjälp av ett djupt lärande. Nyckeln till arkitekturen är ett djupt konvolutionsnätverk där poäng för närvaron av en objektkategori, offset för dess plats, och den ungefärliga pose uppskattas alla på ett regelbundet rutnät av platser i bilden. Det resulterande systemet är lika exakt som det senaste arbetet på pose estimering (42,4% 8 View mAVP på Pascal 3D+ [21] ) och betydligt snabbare (46 ramar per sekund (FPS) på en TITAN X GPU). Denna metod för att upptäcka och grov pose uppskattning är snabb och korrekt nog att tillämpas allmänt som en förbehandling steg för uppgifter inklusive hög noggrannhet utgör uppskattning, objekt spårning och lokalisering, och vSLAM.
Poirson m.fl. föreslå ett nätverk för att upptäcka grov pose uppskattning från enstaka skott utan att använda delar eller initiala avgränsande rutor REF.
Fast Single Shot Detection and Pose Estimation
{'venue': '2016 Fourth International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2016 Fourth International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}