姿态估计0-03：DenseFusion(6D姿态估计)-白话给你讲论文-翻译无死角（1）
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以后的论文我都不一句句为大家翻译了，根据自己的理解做一些总结，不多说什么，现在就开始DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion的翻译。
Abstract
之前的网络都是分别从RGB图像和深度图像提出信息，需要做后期处理。Dense Fusion把RBG图像和depth图通过特征融合，做了一个统一的处理。很大程度上提高了速度，并且还提出iterative pose refinement：其能对初步预测的姿态进行提炼，内部实现是使用了一种循环迭代的方式。代码的实验是在YCB-Video和LineMOD上进行的。
1. Introduction
6D姿态的应用是十分广泛的，如机器人抓取，自动驾驶等。理论上来说，这些应用，对6D姿态的预测需要很强的鲁棒性，无论在大范围遮挡，低光等环境下，都要提供准确并且实时的姿态估算。知道RGB-D传感器的出现，促使我们有能力去解决这些问题。使用RGB-D传感器，去做姿态估算，一般来说，效果都是要好于基于RGB图像进行估算的方法。但是现在基于RGB-D图像进行估算的方法，都很难做到保证高准确率并且实时。
传统的方法，通过手工对RGB-D进行特征提取，然后进行特征匹配。在实际应用中，效果是比较差的，容易受到环境，如目标被遮挡，光照变化等影响。随着CNN的到来，出现出现了基于深度学习的姿态估计（输入：RGB-D），如PoseCNN 和MCN 。但是这些方法中，PoseCNN后期要经过ICP（Iterative Closest Point-比较耗时并且复杂）处理，MCN采用多视角假设方案（不用去深究）。因为这些处理，在实际应用中是没有办法做到实时的。
后来出现了PointNet和PointFusion，他们利用RGB-D进行端到端的训练，在相对比较高的准确率下，达到了实时。但是经过的验证之后，他们在物体重度遮挡的情况下，鲁棒性是十分的差的。
DenseFusion能够端到端的进行训练（输入为RGB-D），对已知的物体进行6自由态的姿态估计。核心的地方至于RGB图像的特征和向量，与点云的特征向量进行了每个像素级别的融合。这种像素基本的融合，能够很好的对物体的外貌和集合信息进行推断。进一步我们提出了一种迭代优化的方法，其也是能够端到端的训练，所以其速度也是很快的。
在YCB-Video以及LineMOD数据集上进行了实验，超过PoseCNN（后期经过ICP处理的）3.5%的准确率，推理速度更是快乐200倍。最后还证明了，我们的方法对遮挡物体的鲁棒性特别好（受益于密度融合），并且进行了机器人抓取物体实验。
总结，网络分为两个阶段：
1.融合RGB-D图像的颜色和深度信息，然后通过算法学习，让其映射成另外空间的特征向量，用这个特征向量进行姿态预测。
2.使用循坏迭优化（后面有详细的讲解）的方法，代替了后期的ICP处理步骤。
2. Related Work
**Pose from RGB images（通过RCB图像进行姿态估算）**传统的方法，主要依赖已知模型的检测和关键点匹配。后面出现了对2D关键点进行预测的方法，但是纹理比较低，分辨率低的图像，其效果十分的差。至于其他的一些方法，都是把注意力集中在方向的预测上，如通过多视角，去预测一个视觉的姿态。我们的方法是结合的3维数据和图片信息，一起进行端到端的学习。
Pose from depth / point cloud（通过点云数据或深度信息进行姿态估算） 最近的研究，利用体素，配合3D卷积。虽然这种方法能够很好的提取到3D几何信息，但是太慢了，没帧图片的处理要20秒。再近一点的方法，直接对3D点云数据进行学习。比如PointNets和VoxelNet，其VoxelNet用了一个类似于PointNets的架构，在KITTI达到了目前最相近的效果。
与单点云就能提供足够信息的城市驾驶技术不同，对于YCBVideo 数据集，我们还需要对他的外观进行推理。我们通过2D-3D传感器融合的方式，解决上面问题。
Pose from RGB-D data（通过RGB-D进行姿态估算） 最近的一些方法，如 PoseCNN直接通过图像进行姿态预测，更进一步的，为CNN添加了一个通道用于深度信息的输入，这些方法为了重发的利用输入信息，不得不使用昂贵的后期处理方式。我们的方法，融合了3D数据和2D外观特性，充分的保留了几何信息，在YCB-Video 数据集上，不做后期处理，也取得了比较好的效果。
我们的方法依赖于PointFusion，其几何信息和外观信息被融合在一个复杂的特征向量之中，然后再使用迭代提炼的方式，对初始预测的姿态进行优化。
3. Model
我们的目标是对，凌乱复杂RGB-D图像的物体进行姿态估算。 和平常的方式一样，6D姿态使用一个平次转化的矩阵表示， p ∈ S E ( 3 ) p\in SE(3) p∈SE(3)。也就是说 p p p是由一个旋转 R ∈ S O ( 3 ) R \in SO(3) R∈SO(3)和一个偏移 t ∈ R 3 t \in \mathbb{R}^3 t∈R3, P = [ R ∣ t ] P=[R|t] P=[R∣t]。因为估算的是来着摄像头的图片，所以姿态是根据摄像的坐标来定义的。
在比较复杂的情况下（如遮挡，低光等），对已知物体进行姿态估算，只有结合颜色图片和深度图片。但是这两种图像是来自不同的空间，对于这种来源不同的数据，进行特征融合是当前技术面临的挑战。
对于这个挑战，我们通过如下方式解决了：
1.使用不同的架构分别处理颜色和深度信息，保留数据的原特征信息。
2.利用两种数据源本身固有的属性，进行像素级别的融合
3.使用迭代优化的方式，对初始估算的姿态进行提炼
3.1. Architecture Overview
下图Fig. 2，是整个网络框架结构，其主要分为两个阶段：
1.通过语义分割，分割出我们需要进行姿态估算的目标，只用语义分割的mask确定目标在深度图的位置，然后对把深度图的目标所在区域的深度信息，转化为点云信息。此时获得的image crop和masled point cloud都当做网络第二阶段的输入。
2.第二阶段就是根据输入的image crop和masled point cloud进行姿态估算，其分为四个部分。a.通过一个全卷积网络，把image crop的每个像素信息映射到color embeddings。b.使用PointNet处理经过mask获得目标点云的数据，映射成一个带有几何信息的geometry embeddings。c.把color embeddings和geometry embeddings进行像素级别的融合，然后基于无监督的置信度（后续有详细讲解-就是对每个像素进行姿态预测之后，该预测对应一个置信度），进行姿态估算。d.对初步估算的姿态结果进行提炼优化。
其中d步骤的图示Figure 3如下：
3.2. Semantic Segmentation
他们使用的语义切割的方式是：
Y. Xiang, T. Schmidt, V. Narayanan, and D. Fox,
“Posecnn:A convolutional neural network for 6d object pose estimation in cluttered scenes,”
ArXiv preprint arXiv:1711.00199,-2017，
有兴趣的朋友可以去了解一下
3.3. Dense Feature Extraction
技术的难点，在于正确的提取出color和depth图像的特征信息，虽然在RGB-D图像中，他们的形式比较相近，但是数据信息分别是来自不同空间的，所以把它分开处理，分别映射成color features和geometric features，这样更好的保留了，属于原本空间的信息。
Dense 3D point cloud feature embedding: 之前的方法，把深度图当做图像的一个通道，添加到RBG图像中（3通道的RGB图像，变成4通道），这种方法，把深度图当初2D信息来处理了，忽略了其中的3D结构信息，所以我们先根据: 已 知 的 摄 像 头 内 参 ， 把 其 转 化 为 点 云 数 据 \color{red}{已知的摄像头内参，把其转化为点云数据} 已知的摄像头内参，把其转化为点云数据然后通过类似于PointNet的网络进行处理。
原本的PointNet网络建议使用symmetric function（max-pooling），对无序的点云数据进行处理（利用了3D点云的排列不变形）。原本的架构中，是学习对点云数据集的编码，把每个点邻近的信息作为一个整体进行编码。实验表面，该方法对分类，语义分割，以及姿态估算都有很好的作用。
我们使用一种和PointNet类似的网络结构，是把输入的 每 个 点 云 \color{red}{每个点云} 每个点云 P P P映射到一个另外一个空间成为 d g e o d_{geo} dgeo，我们变异的PointNet使用的是average-pooling代替原本的max-pooling作为 symmetric reduction function（我也比较懵逼，不过似乎并不影响下面的理解）。该部分也就是
Fig. 2如下部分：
总的来说，就是把每个像素，都抽象成维度是 d g e o d_{geo} dgeo的向量。其中包含的是这个点云数据被抽象出来的空间信息。
Dense color image feature embedding: 这color embedding network就是把 R B G 图 像 的 每 个 像 素 \color{red}{RBG图像的每个像素} RBG图像的每个像素通过CNN网络映射到另外一个空间，生成color embedding ，其中过程为Fig. 2中如下部分：
网络的输入为 H × W × 3 H × W × 3 H×W×3输出为 H × W × d r g b H × W × d_{rgb} H×W×drgb,输入图像的每一个像素都对应一个 d r g b d_{rgb} drgb。也就是说，每个像素都被抽象成了 d r g b d_{rgb} drgb维度的特征向量。可以理解为图片最后输出的通道数目。其包含的是每个像素的在对应位置的外观信息。
3.4. Pixel-wise Dense Fusion
通过上面的介绍，我们获得抽取出来的密集（因为是像素级别的提取，所以说他是密集的）color color embedding以及geometry embeddings，既然他们是基于像素级别的提取，那么我们现在也对他进行像素级别的融合，但是由于之前的步骤，由于降低语义分割的差错，或者重度遮挡的原因，其提取的特征，可能包含了其他的物体，或者背景的信息。盲目的进行融合会降低姿态估算的准确度。下面，我们设计一种pixel-wise密度融合的方式（其原理，主要是利用了2D图像到3D点云的一一对应映射的原理），其很好的融合geometry embeddings与color embedding，尤其是在重度遮挡和语义分割有差错的情况下。
Pixel-wise dense fusion: 该设计的核心思想，就是对每个融合的像素/点云，对进行姿态的估算，然后从这些所有像素/点云的预测结果中，找到最好的一个结果。作为最终姿态的预测结果。这样，就能极大程度上解决物体被遮挡，以及分割错误的干扰。详细的说有下面几个步骤。
1.利用已知的摄像头参数，把3D点云和对应的在img图像中的位置，建立好关系。
2.把获得的特征都对接起来，然后提供给另外的网络处理，然后生成一个固定大小的全局特征。虽然我们是对每个像素/点云级别预测，但是为一每个都提供了全局信息，丰富了每个像素/点云特征的全局语义信息。
3.预测出来的姿态是一个集合（因为对每个像素/点云都有预测），接下来讲解如何从这么多的预测结果中，找到最好的哪个预测姿态。
总来来说，就是这个意思，假设我们从一个目标物体中挑取500个点云（一般来说，一个目标的物体有很多点云），根据映射关系，利用点云和RGB图像对应的关系，挑选出对应位置，从RGB抽取出来的特征向量进行融合。融合之后之后呢，对这500个点云或者说像素，都进行姿态估算。接下来的任务就是从这500个估算的姿态中，找到最好的哪个，其使用的是一种自监督的方式，如下。
Per-pixel self-supervised confidence: 我们希望网路根据环境，自己去决定哪个预测的结果最好。所以在对姿态进行预测的时候，对于每个像素/点云的姿态预测，还添加了一个置信度评分 c i c_i ci的预测。把他当做我们第二个学习的目标，接下来，可以看到他的详细介绍。
3.5. 6D Object Pose Estimation
这 里 是 重 点 ， 别 读 一 下 就 过 去 了 ， 好 好 琢 磨 \color{red}{这里是重点，别读一下就过去了，好好琢磨} 这里是重点，别读一下就过去了，好好琢磨
定义的loss非常简单，就是目标模型（一般在视频第一帧中的目标物体，定义为目标模型，也就是一段视频中，后续建模出来的点云数据，都是以第一帧的目标物体为标准）。目标模型根据拍摄其他视角图片时保存的摄像头参数（一般含有旋转矩阵和偏转矩阵-也就是标准的姿态参数），求得当前帧（或者说当前视角）的点云数据。总的来说也就是把目标模型的点云，依据按照最标准的参数（旋转和偏移）转换成其他视角的点云数据。这样每个点云都进行了标准的变换，这里标准的旋转和偏移，我们可以称为ground truth pose。loss定义如下：
L i p = 1 M ∑ j ∣ ∣ ( R x j + t ) − ( R ^ i x j + t ^ i ) ∣ ∣ L^p_i = \frac{1}{M} \sum_j||(Rx_j+t)-(\hat R_{i}x_j+\hat t_i)|| Lip=M1j∑∣∣(Rxj+t)−(R^ixj+t^i)∣∣
1. ~ M表示的是从目标从目标模型中随机挑选出来的点云， x j x_j xj 表示是M点云中，第 i i i个点云。
2. ~ p = [ R ∣ t ] p=[R|t] p=[R∣t]表示的是ground truth pose， p ^ = [ R ^ ∣ t ^ ] \hat p=[\hat R|\hat t] p^=[R^∣t^]表示经过网络预测出来的predicted pose
上面这个公式大家不要以为很简单，上面的 L i p L^p_i Lip表示的是对第 i i i个点云计算loss，可以看到每一个 i i i对应着 j j j个姿态。因为预测的时候，是每个像素，都进行了姿态预测，我们又要挑选出最好的一个。那么我们当然需要，把目标模型挑选出来的每个点云，和所有预测的姿态参数分别进行转换。最后让他们相加起来的 l o s s loss loss达到最小。如果不是很懂，继续往下看，有个例子
上面的物体很好的定义了，纹理比较好，不对称物体的学习方法，但是对于对称，没有纹理的物体，这样的定义是不行的。比如一个圆铁球，他无论姿态怎么变化，实际上我们看上去似乎没有变换，比如他在原的位置转了一圈。对于类似这样的物体上面的loss会造成网络的模糊学习。类似于，这种情况，网络说，明明我提取特征是一模一样的，你非要强迫我告你姿态发生了什么样的变化，机器感到是很为难的。
所以针对于对称的物体，使用下面的这种方式代替了：
L i p = 1 M ∑ j min 0 < k < M ∣ ∣ ( R x j + t ) − ( R ^ i x k + t ^ i ) ∣ ∣ L^p_i = \frac{1}{M} \sum_j \min_{0
其原理是这个样子的， ( R x j + t ) (Rx_j+t) (Rxj+t)是经过标准 ground truth pose转行得到的标准点云，用这个点云去和预测出来的500（假设我们选择了500个点云）个点云进行距离做差，然后找到最小的一个。总的来说，就是这个意思，要为ground truth的500个点云，分别为他们找到在测出来的500个点云中，距离最近的那一个。也就是说一个ground truth点云要对比500次，那么500个就要对比250000次。他的核心思想是，如果物体不对称，目标模型通过 预测出来的pose变换之后，已经不知道你这个点变到哪里去了，但是这个点肯定是ground truth中的某个点要最近，亦或者说重合（哎，这个鬼，好像不太好解释-没关系后续在源码解析中为大家讲解）。
在网络学习的过程中，就是去把losses: L = 1 N ∑ i L i P L=\frac{1}{N} \sum_iL^P_i L=N1∑iLiP（上面的公式，都是针对一个像素的，这里是一个求和的过程）进行优化，让他达到最小。
但是到这里，我们还要解决一个问题，那就是置信度的问题，我们要从所有的预测中（每个像素/点云都有预测），找出最好的哪个，作为最终的结果。所以每个像素进行姿态估算的时候，还要预测其置信度。所以在每个像素/点云计算loss的时候，我们添加了一个权重如下：
L = 1 N ∑ i ( L i P c i − w log ( c i ) L=\frac{1}{N} \sum_i(L^P_ic_i-w\log(c_i) L=N1i∑(LiPci−wlog(ci)
其上的N表示的是从融合之后的数目（等价于从目标模型随机选取点云的数目）， w w w是一个超参数。第一眼看上去，当置信度越大的时候， l o s s loss loss似乎很大，但是要注意其后面的惩罚项 w log ( c i ) w\log(c_i) wlog(ci),置信度越大，该值也会越大，然后结合参数 w w w，可以让整体保持一个单调递减的状态，也就是说， c i ci ci越大, l o s s 越 小 loss越小 loss越小。
3.6. Iterative Refinement
ICP（iterative closest point ）算法，对于6D姿态的估算来说，是一个比较好的提炼方法（对初始估算的姿态进行提炼）。但是太慢了，不能实时，我们提出了一种方法，能够实时，并且应用于机器人抓取的任务。
目标是创建一个网络，能通过迭代去纠正一些预测的错误。既然是一个迭代优化的过程，那么我们就需要把上一次的输出，当做这一次的输入，这一次的输出，当做下一次的输入。我们的关键思想是如下：
重 难 点 来 了 ， 没 有 你 想 的 那 么 简 单 ， 我 也 不 确 定 能 不 能 讲 解 清 楚 ， 欢 迎 讨 论 \color{red}{重难点来了，没有你想的那么简单，我也不确定能不能讲解清楚，欢迎讨论} 重难点来了，没有你想的那么简单，我也不确定能不能讲解清楚，欢迎讨论
1.将之前估算的姿态pose看作是相对于目标对象标准帧（参考帧）的估计
2.我们根据估算出来的姿态pose，把输入的点云转换到标准帧对应的点云（看做一个姿态估计逆过程）
3.然后把这个转换（经过逆操作）之后的点云，喂食到反馈网络
其上是一个可以迭代的过程，如下插图：
我们构建了一个残差网络，对主干网络初始估算的姿态进行提炼。
1.每次迭代过程中，其上color embeddings是没有改变的（由主干网络提取出来，主要包含的是颜色外观信息）
2.color embeddings和新产生的geometry embeddings（主要包含了几何信息）进行稠密（像素级）融合。
3.他们融合之后获得一个带有全局（颜色外观+几何空间）信息，利用其进行新的姿态估算。
4.通过上面的描述经过K次迭代之后，我们获得最后的姿态，如下：
p ^ = [ R K ∣ t K ] ⋅ [ R K − 1 ∣ t K − 1 ] ⋅ [ R K − 2 ∣ t K − 2 ] ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ ⋅ [ R K ∣ t K ] \hat p=[R_K|t_K]·[R_{K-1}|t_{K-1}]·[R_{K-2}|t_{K-2}] ~·····~[R_K|t_K] p^=[RK∣tK]⋅[RK−1∣tK−1]⋅[RK−2∣tK−2] ⋅⋅⋅⋅⋅ [RK∣tK]
好了，既然是重难点，我来给大家好好分析一下（装逼时间到）：
认 真 看 啊 ， 认 真 看 ， 不 然 后 面 你 看 代 码 就 有 得 受 了 \color{red}{认真看啊，认真看，不然后面你看代码就有得受了} 认真看啊，认真看，不然后面你看代码就有得受了
首先，我们输入一张图片src_img，和对应的点云数据src_cloud（以第一帧为标准），然后通过主干网络的进行特征抽取，得到了color embeddings和geometry embeddings，并且主干网络对当前的图片src_img（或者src_cloud）进行的姿态估算得到poses（包含了很多个-每个点云都有预测），我们从poses中拿到置信度最高的pose当做我们最后的结果。
现在呢，图片src_img在结合其对应的深度图，构建出以摄像头坐标为标准(这里不是第一帧)的点云cur_cloud，我们对这个cur_cloud做一个逆操作，把这个转换到第一帧模型所在的点云去。相当于下面这个操作：
退回到第一帧模型所在的点云之后，再通过PointNet得到geometry embeddings，马上结合color embeddings进行像素级别的融合，得到golal feature送入到一个残差网络进行姿态估算，如下所示：
这里预测结果，实际是很接近之前估算的pose，因为自己翻转回去，又进行预测。得到新的pose之后，我们把翻转回去的点云根据这个新的pose进行转换（就是又翻转回来了），得到transformed point cloud，transformed point cloud又用过PointNet得到geometry embeddings，如下过程：
总的来说，这个迭代过程，就是如下标记部分，翻转过来，又翻转回去，又翻转过来…不停的进行迭代：
绿色的两个标记，，表示几何关系相近。
那么问题来了，这是干啥啊，傻乎乎的，翻来又翻去，有什么用吗？容我卖个关子，在详解代码的章节为大家讲解。大家接着看下篇博客吧，我会把剩余部分翻译完。