[文章阅读] EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object ...
CVPR2022论文链接源代码:Github1速读1.1论文试图解决什么问题?这是否是一个新的问题?试图解决:基于PnPDE的单目物体位姿估计,需要获得图像中点的3D深度(通过深度网络之类的方法)以及2D-3D之间的关联,然后通过PnP求解得到物体位姿;而PnP本质上不可导,使得无法通过反向传播位姿的误差训练网络;文章通过将求解位姿转换为预测位姿的概率密度解决这一问题,实现了基于位姿真值的端到端训