Sep, 2022

Ki-Pode: 基于关键点的刚性物体隐式姿态分布估计

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TL;DR本文提出一种旨在处理 6D 姿态估计中的姿态歧义问题的新方法，通过构建一个对象关键点的中介表示来实现概率分布的隐式形式推导，并对 YCB-V 和 T-LESS 数据集中的旋转分布估计任务进行评估。
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发现论文，激发创造
  • 基于分割的 6D 物体姿态估计

    本文提出一种基于分割的 6D 姿态估计框架，使用关键点检测获取局部姿态预测，并根据置信度预测将这些姿态候选融合成可靠的 3D-to-2D 对应关系，从而在多个低纹理物体相互遮挡的情况下获得最优姿态估计，其采用简单且高效的架构实现实时性能。

    Dec, 2018

  • 基于语义关键点的六自由度物体位姿估计

    本文提出了一种新的方法，使用卷积网络 (ConvNet) 预测语义关键点结合可变形形状模型，从单张 RGB 图像中估计物体的连续六自由度 (6-DoF) 姿态 (三维平移和旋转)，可以应用于基于实例和类别的姿态恢复，且无论是纹理还是无纹理对象均可。实验结果表明，该方法可在杂乱背景下准确地恢复实例和类别物体的 6-DoF 姿态，并在大规模 PASCAL3D+ 数据集上显示出最先进的精度。

    Mar, 2017

  • 使用多视角关键点对应估计单目图像中的物体姿态

    利用物体分类内部几何规律的数据驱动姿态估计方法。首先，从 2D RGB 图像学习物体部分的姿态不变局部描述符。将这些描述符与来自固定３D 模板的关键点结合使用，生成给定单眼实际图像的关键点对应图。最后，使用这些关键点对应图，预测物体的３D 姿态。该方法在多个真实环境的视角估计数据集，如 Pascal3D + 与 ObjectNet3D 上的表现达到最佳水平，并且我们公开了所使用方法的代码以鼓励再生研究。

    Sep, 2018

  • 视点和关键点

    本文利用卷积神经网络解决一个目标在确定视角的情况下，同时识别和估计姿态的问题，并对姿态估计的错误模式和目标特征对性能的影响进行分析。

    Nov, 2014

  • 单幅 RGB 帧的基于语义关键点的姿态估算

    该论文提出了一种从单个 RGB 图像中估计物体连续 6-DoF 姿态的方法，该方法结合了经卷积网络预测的语义关键点和可变形的形状模型，同时采用了半自动数据生成技术来训练可学习组件，在实验中该方法达到了与现有技术相当的结果。

    Apr, 2022

  • 使用隐式表示学习进行 3D 关键点估计

    本研究采用新颖的隐式表示方法解决了通用物体的 3D 关键点估计问题，通过使用球来表示 3D 关键点，以此实现对应的带符号距离场的可学习性，并基于 Hough 变换后提取出显式的关键点。实验结果表明，该表示方法在预测精度方面具有优越性。

    Jun, 2023

  • 关键点预测下的目标姿态自监督学习

    本文提出了一种基于自监督学习的关键点预测方法来进行相机位姿预测及三维目标物体的在线重建的深度学习网络，并在几个数据集上进行了实验，取得了显著的改进。

    Feb, 2023

  • 单阶段 6D 物体位姿估计

    本文介绍了一种基于深度学习的 6D 姿态估计架构，能够直接从对应点回归 6D 姿态，并提出了单阶段 6D 姿态估计框架，能够在准确性和速度方面显著优于现有的双阶段框架。

    Nov, 2019

  • DirectPose：直接端到端的多人姿势估计

    提出了第一个直接的端到端多人姿态估计框架，称为 DirectPose，使用新的关键点对齐机制 (KPAlign)，该机制提高了准确性，并消除了需在底部向上方法中处理的启发式分组或在自顶向下方法中进行边界框检测和 RoI 操作。实验证明，这一端到端模式在人体姿态估计任务中可以达到与之前强大基线相媲美或更好的表现。

    Nov, 2019

  • 关键点社群

    用快速的自下而上的方法，结合图形中心性度量对人类或物体上的 100 多个关键点进行检测，为硬件和人物建模，量化关键点的独立性，将训练权重分配给不同部位的姿势。经实验证明该方法优于以往的所有人体姿势估计方法，而且具有很好的泛化性能。

    Oct, 2021