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【位姿估计】开源 | CVPR2020 | PVN3D用来进行单RGB-D图像的六自由度姿态估计,性能SOTA

在本文的工作中,我们提出了一种新的数据驱动方法,新方法可以从单一的RGB-D图像中进行鲁棒的六自由度目标姿态估计。具体来说,首先提出了一个深度Hough投票网络来检测物体的三维关键点,然后在最小二乘拟合的方式下估计6D姿态参数。本文中的方法是2D关键点方法的扩展,成功的实现了基于RGB的六自由度估计。该网络可以充分利用具有额外深度信息的刚性物体的几何约束,易于网络学习和优化。通过大量的实验证明了三维关键点检测在6D姿态估计任务中的有效性。实验结果还表明,本文方法在多个基准都优于目前其他方法。

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