6dof pose estimation | BriefGPT

关键词6dof pose estimation

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CVPR基于 RGB-D 图像的 6 自由度物体位姿估计的基于残差的密集点对点网络
利用单个 RGB-D 图像，我们引入了一种新颖的方法来计算物体的 6DoF 姿态。通过密集对应，我们回归每个可见像素的物体坐标，从而有效降低输出空间并取得出色的性能，在 6D 姿态估计中胜过大多数先前的方法，特别是在遮挡场景中具有显著改进的
PDF2 months ago
通过 3D 模型估计跟踪未知视频对象
本文提出一种新的方法，在视觉目标追踪方面通过 3D 形态和位姿表达，结合可微分渲染技术优化一个新型的损失函数，取得了在三个数据集上追踪刚性物体方面的最新进展。
PDFa year ago
ECCV神经对应场用于物体姿态估计
本文提出一种方法，通过单个 RGB 图像估计刚性物体的六自由度姿态，其中通过 3D 模型在摄像机视锥中采样三维查询点预测三维物体坐标，并借助全连接神经网络来实现神经对应场，最终使用 Kabsch-RANSAC 算法实现姿态估计，该方法在三个
PDF2 years ago
一种混合方法的 6DoF 姿态估计
本研究提出了一种混合方法，结合最佳实践和传统方法，采用卷积神经网络过滤高度不规则的数据，并使用点对投票方法恢复对象的姿态，该方法使用最佳性能的实例检测器和训练集进行自动方法选择。通过在 BOP 核心数据集上验证，本方法大幅优于基准方法，并成
PDF4 years ago
CVPRViPR: 基于视觉里程计辅助的 6 自由度相机定位姿态回归
提出了一种使用深度学习技术的长期机器人导航方法 ViPR，通过结合绝对位姿估计和相对位姿估计，利用时序信息和模块化的设计，并在已知数据集和工业数据集上取得了较好的效果。
PDF5 years ago
PVNet: 用于 6DoF 位姿估计的像素级投票网络
本文提出了一种基于像素准确度的向量回归方法来精确估计单个 RGB 图像中物体的 6 自由度位姿，并使用 RANSAC 通过向量投票来有效地处理遮挡和截断问题，该方法的实验证明在 LINEMOD，Occlusion LINEMOD 和 YCB
PDF6 years ago