基于双向预测的六维物体姿态估计中的点级注意力利用

Aug, 2023

基于双向预测的六维物体姿态估计中的点级注意力利用

Exploiting Point-Wise Attention in 6D Object Pose Estimation Based on Bidirectional Prediction

Yuhao Yang, Jun Wu, Guangjian Zhang, Rong Xiong

TL;DR传统的几何注册方法只隐含地利用了 CAD 模型，这导致它们对观察质量的依赖性和遮挡缺陷。为了解决这个问题，本文提出了一种具有点对注意机制的双向对应预测网络，它不仅需要模型点预测对应关系，还明确地建模了观察和模型先验之间的几何相似性。我们的关键见解是，每个模型点与场景点之间的相关性为学习点对匹配提供了必要的信息。为了进一步解决特征分布差异带来的相关性噪声，我们设计了一个简单而有效的伪孪生网络来提高特征的一致性。在 LineMOD、YCB-Video 和 Occ-LineMOD 的公共数据集上的实验结果表明，所提出的方法在相同评价标准下取得了比其他最先进方法更好的性能。它的姿态估计的稳健性得到了极大的改善，特别是在遭受严重遮挡的环境中。

Abstract

Traditional geometric registration based estimation methods only exploit the CAD model implicitly, which leads to their dependence on observation quality and deficiency to occlusion.To address the problem,the paper proposes a →

geometric registration bidirectional correspondence prediction network point-wise attention-aware mechanism feature distribution divergence pose estimation

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

层次注意力和图神经网络：面向无漂移姿势估计

本文探索了使用分层注意机制和图神经网络的学习模型来替代传统的几何配准和姿态图优化的框架，通过压缩数据流并保留估计刚性姿态所需的基本信息，大大提高了姿态估计的精确性，尤其在旋转组件方面的改进较为明显。

Sep, 2023

学习 2D-3D 对应关系以解决盲目透视 n 点问题

本文提出了一种深度 CNN 模型，该模型能够同时解决 6 自由度绝对摄像机姿态和 2D-3D 对应关系，通过全局特征匹配模块和分类模块实现了对无先验知识的 2D-3D 对应关系的盲目 PnP 问题的有效解决。

Mar, 2020

高效的多目标姿态估计方法：基于多分辨率可变形注意力和查询聚合

使用多分辨率可变形注意力和查询聚合机制的视觉转换器模型在多目标姿态估计方面取得了最先进的结果。

Dec, 2023

弱监督 2D 点集配准的语义匹配

本文提出了一种卷积神经网络的方法来处理物体相同实例之间的对应关系问题，定义了一个新的基于循环一致性的损失函数来解决 2D 点集的注册问题，并在 Proposal-Flow（PF-PASCAL）数据集上进行了训练和测试，取得了最先进的结果。

Jan, 2019

六自由度物体姿态估计刚性感知检测

提出了一种基于 6D 目标姿态估计的刚性感知检测方法，利用可见目标区域进行训练样本的采样，使用最小障碍距离构建了可见性图，产生更好的检测性能，并结合姿态回归网络在很多 6D 目标姿态评估数据集中获得了最佳结果。

Mar, 2023

SEM-GAT：使用学习到的图注意力进行可解释的语义姿态估计

本文提出了一种基于 GNN 的方法，利用语义和局部几何形状来指导可靠点云注册候选项的识别，语义和形态特征作为注册的关键参考点，实现精确的激光雷达姿态估计，我们的轻量级静态图结构通过识别语义实例关系，作为一种归纳偏见，显著减少了点云注册的计算负担，通过连接候选节点和利用跨图的关注机制，我们为所有潜在的注册对应关系计算置信度得分，估计点云扫描之间的位移，我们的流程通过将模型与环境中的局部结构的个体贡献相关联，使模型的性能进行内省分析，提供有价值的系统行为洞察。我们在 KITTI 测距数据集上测试我们的方法，相较于基准方法，实现了竞争性的准确度和更高的轨迹平滑度，同时依赖 significantly fewer network parameters。

Aug, 2023

基于关系图网络的点云三维物体检测

本文提出了一种基于卷积神经网络的关系图网络模型，该模型利用方向特征、语义特征和空间坐标，结合盒子候选回归和点注意池化，探索关系图对于提高候选物体外观特征的影响，最终成功实现了在点云中检测三维物体的任务。

Nov, 2019

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

基于自注意力的上下文感知 3D 物体检测（SA-Det3D）

本研究提出了两种三维物体检测的自我注意力模型，即通过将卷积特征与自我注意力特征相结合，将成对的自我注意力机制纳入最新的基于 BEV、体素和点云检测器，最终在 KITTI 验证集上证明了模型精度的一致提高，同时减少了运算量和计算成本，实现了更好的参数效率和计算效率。

Jan, 2021