Jan, 2024

利用位置编码进行鲁棒的基于多参考点的物体 6D 姿态估计

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TL;DR准确估计对象的姿态在计算机视觉和机器人领域是一项关键任务。本文分析了现有方法的局限性，并提出了克服这些局限性的新策略。我们使用了高频成分的位置编码来解决几何表示模糊的问题，并引入了一种基于规范化图像平面的多参考点迭代细化策略来解决细化方法中的局部最小值问题。最后，我们利用自适应实例归一化和简单的遮挡增强方法帮助模型聚焦于目标对象。在 Linemod、Linemod-Occlusion 和 YCB-Video 数据集上的实验证明了我们的方法优于现有方法。我们将很快公布代码。
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

  • 通过相对信息编码提高 3D 人体姿态估计的鲁棒性和精度

    提出了一种相对信息编码方法来加强姿势预测，通过利用 2D 姿势的相对坐标来获得位置信息和建立起时间上同一个人的多个姿势之间的联系来获得时间信息，而多阶段优化方法可以进一步挖掘这些加强的信息编码，并且该方法在两个公共数据集上显著优于现有的预测方法。

    Jul, 2021

  • 通过学习 RGB-D 特征实现鲁棒的 6D 物体姿态估计

    本文提出了一种离散连续的旋转回归公式来解决对称物体旋转不确定性问题，并通过点聚集向量来检测物体位置，并在 LINEMOD 和 YCB-Video 基准测试中得到比现有方法更好的表现。

    Feb, 2020

  • 通过点云的监督学习实现 6D 物体姿态回归

    本文提出了一种利用点云深度信息并结合卷积神经网络和几何姿态优化，分别使用旋转和平移回归网络的方法来估算已知 3D 物体的 6 自由度姿态，其中通过旋转轴角表示旋转并使用测地线损失函数进行回归，实验结果在 YCB-video 数据集上明显优于现有方法。

    Jan, 2020

  • 基于深度模型的 RGB 图像中的 6D 姿态细化

    本研究提出了一种基于深度神经网络的视觉损失函数，通过对凸形物体外轮廓的对齐来驱动位姿更新进行模型为 6D 姿态精修的处理，方法无需确定外观模型、免除了手动图像分割、同时能够处理遮挡问题和几何不对称性与视觉模糊问题，并且能够在没有深度数据的情况下准确地估算物体位姿。

    Oct, 2018

  • 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

  • 跨域对象姿态估计的多路径学习

    提出了一种可扩展的对象姿态估计方法，使用多个三维模型的模拟 RGB 视图进行训练，并使用所谓的 “多路径学习” 技术，涉及共享编码器和不同解码器，从而实现对不同实例的通用编码器的训练。在多个数据集上实现了最先进的 6D 目标检测结果。

    Aug, 2019

  • MoreFusion: 基于体素融合的多目标推理技术在 6D 位姿估计中的应用

    提出了一种基于多视角视野的实时视觉系统，可以从单个 RGB-D 视角提出三维物体姿态建议，并且根据多个视角的姿态估计和非参数占用信息积累这些姿态估计，从而对接触的多个已知对象进行一致的、不相交的姿态估计。应用于实时机器人应用程序中，只使用机载 RGB-D 视觉，机械臂可以精确而有序地拆卸复杂的物体堆放，展示了其准确性和鲁棒性。

    Apr, 2020

  • 多视角多类别物体姿态估计的统一框架

    本文介绍了一种基于深度卷积神经网络的方法，能够通过对特定对象类的分类和姿态回归，从单个或多视图中准确地推断大量对象类的六自由度姿态，并通过 SE（3）的均匀镶嵌提高了鲁棒性。作者还提出了一种适用于单视角存在歧义的高效多视图框架，并在 YCB-Video、JHUScene-50 和 ObjectNet-3D 三个大规模基准测试中取得了优异的表现，与目前现有技术相比表现优秀。

    Mar, 2018