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王立春 (王立春.) | 杨超 (杨超.) | 付芳玉 (付芳玉.)

Abstract:

针对基于投票策略的6D物体位姿估计方法忽略了关键点间结构信息的问题,提出结构化约束增强的6D物体位姿估计方法——SC-Pose.该方法定义了一种用于描述物体2D关键点间结构化信息的形状描述符,通过增加关键点结构化损失约束形状描述符的预测值与真值相近,从而使2D关键点的定位更加准确,提升了 6D物体位姿估计的精度.在LINEMOD、OCC-LINEMOD和TruncationLINEMOD数据集上进行了实验,结果表明,SC-Pose可以明显提升6D物体位姿估计的性能.

Keyword:

抓取交互 深度网络 投票策略 结构化损失 6D物体位姿估计 单位向量场

Author Community:

  • [ 1 ] [付芳玉]北京工业大学信息学部,北京 100124;北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,北京 100124
  • [ 2 ] [王立春]北京工业大学信息学部,北京 100124;北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,北京 100124
  • [ 3 ] [杨超]北京工业大学信息学部,北京 100124;北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,北京 100124

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Source :

北京工业大学学报

ISSN: 0254-0037

Year: 2025

Issue: 2

Volume: 51

Page: 173-182

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