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    KRF:一种新的6D姿态估计改进方法

    实验表明,我们的方法在YCB视频数据集上的表现优于最新方法,从93.9%到94.4%,在Occlusion LineMOD数据集上从64.4%到66.8%。...b)Occlusion LineMOD数据集:Occlution LineMOD数据集是对LineMOD数据集进行了重新注释,以补偿其缺少遮挡。...4.4 在数据集YCB-Video和Occlusion LineMOD上的估计表1显示了对YCB视频数据集中所有21个对象的估计,一些定性结果如图3所示。...表2显示了Occlusion LineMOD数据集中8个对象的评估结果。表中显示,我们的方法获得了最佳的整体结果,比FFB6D的性能好2.4%。...与表1相比,我们的方法在Occlusion LineMOD数据集上取得了较大的改善,表明我们的方法对遮挡环境更为稳健。

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    PVNet: 像素级投票网络估计6DoF位姿

    实验表明,该方法在LINEMOD、Occlusion LINEMOD和YCB-Video数据集上的性能优于现有的方法,同时能够有效地进行实时的位姿估计。...3.在基准数据集上,与最先进的方法相比,该方法显著地提高了性能(在LINEMOD和OCCLUSION上分别增加了86.3%vs79%,40.8%vs30.4%)。...(a)Occlusion LINEMOD数据集的图像。(b)PVNet的架构。(c)指向物体关键点的像素级向量。(d)语义标签。(e)投票产生的关键点假设。投票分数越高的假设越亮。...表2 本文方法和基线方法在Occlusion LINEMOD数据集上的准确性(2D Projection metric)。 ?...表3 根据ADD(-S),本文方法和基线方法在Occlusion LINEMOD数据集上的准确性,其中glue和eggbox认为是对称对象。 ?

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