PoseCNN

【论文阅读 12】PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes

PoseCNN:一种用于杂乱场景中6D物体姿态估计的卷积神经网络摘要——刺激已知物体的6D姿势对于机器人与现实世界交互很重要。
不菜不菜·2023-11-05 00:45

39.Isaac教程--使用 Pose CNN 解码器进行 3D 物体姿态估计

使用PoseCNN解码器进行3D物体姿态估计ISAAC教程合集地址:https://blog.csdn.net/kunhe0512/category_12163211.html文章目录使用PoseCNN
扫地的小何尚·2023-01-27 10:52

论文笔记（三）：PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes

PoseCNN:AConvolutionalNeuralNetworkfor6DObjectPoseEstimationinClutteredScenes文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.PoseCNNA
墨绿色的摆渡人·2022-12-25 01:37

论文阅读笔记《PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes》

核心思想  本文提出一种基于卷积神经网络的物体分割与位姿估计的方法（PoseCNN）。如下图所示，输入图像经过卷积层特征提取之后，分成三个任务分支：语义分割、平移矩阵预测和旋转矩阵（四元数）预测。
深视·2022-12-25 01:01

笔记：PoseCNN:A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes

PoseCNN:AConvolutionalNeuralNetworkfor6DObjectPoseEstimationinClutteredScenes(Robotics:ScienceandSystems2018
kadima_WEI·2022-12-25 01:56

【复现笔记】PoseCNN-PyTorch：demo运行日志记录

(posecnn)r****@r****-MS-7D42:~/3dTracking/PoseCNN-PyTorch$.
weixin_54470372·2022-12-23 12:16

JESTON NX 运行POSECNN 时遇到的错误

JESTONNX运行POSECNN时遇到的错误：项目地址：https://github.com/NVlabs/PoseCNN-PyTorch问题1：pyassimp.errors,AssimpError
tanronkai·2022-12-23 12:45

跑通POSECNN 代码

目录跑通POSECNN代码IntroductionCitationInstallation1.InstallTensorFlow.Iusuallycompilethesourcecodeoftensorflowlocally
果肉虫·2022-12-23 12:45

PoseCNN代码复现CMake编译找不到math_functions.hpp

Linux16.04编译的时候错误，找不到math_functions.hpp，具体如下：/usr/local/include/eigen3/Eigen/Core:42:34:fatalerror:math_functions.hpp:Nosuchfileordirectory#include^compilationterminated.#--error0x1--CMakeErroratkinec
不完美的上帝·2022-12-23 12:15

PoseCNN(A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes)复现记录

PoseCNN:ACbjonvolutionalNeuralNetworkfor6DObjectPoseEstimationinClutteredScenes挖个坑，希望研究位姿估计的人大家一起来交流。
Robot_Sun56·2022-12-23 12:45

论文笔记01——PoseCNN：A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes

参考链接：https://blog.csdn.net/nwu_NBL/article/details/83176353论文标题：《PoseCNN：杂乱场景中物体6D姿态估计的卷积神经网络》Abstract
qq_40539943·2022-12-23 12:14

posecnn笔记

代码链接：https://github.com/yuxng/PoseCNNResultsVideo：https://paper-1257390182.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/PoseCNN
熙铭在学习·2022-12-23 12:14

PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes—2017（笔记）

PoseCNN：用卷积神经网络估计杂乱场景中目标6D姿态—2017（笔记）文章提出了新的PoseCNN姿态估计网络，通过CNN提取图像特征，然后分三路进行目标分割标签标注、平移估计和姿态估计得到目标6D
樱木仙僧·2022-12-23 12:43

PoseCNN——自我总结

目的：6D位姿估计使用网络：CNN应用场景：杂乱无章传统方法：通过匹配特征点，再求位姿（要求：图片有丰富的纹理）发展：深度相机出现后，通过回归像素到3D对象坐标建立2D-3D关联（不能处理对称的对象）relatedwork：方式一：基于模板，通过渲染相应的3D模型来的获得模板（能够处理少纹理对象，不能处理闭合）方式二：基于特征，提取局部特征进行2D-3D匹配（处理闭合，但需要足够的纹理）PoseC
是蓝天白云也是希望·2022-12-23 12:10

【复现笔记】PoseCNN-PyTorch

PoseCNN-PyTorch:APyTorchImplementationofthePoseCNNFrameworkfor6DObjectPoseEstimation代码github：https://
weixin_54470372·2022-12-23 12:10

位姿估计数据集汇总

1.PoseCNN贡献的YCB-VideoDataset~265GPoseCNN项目与数据集地址2.LineMod3.SUNRGB-D4.Pix3D5.ScanNet6.ObjectNet3D7.PASCAL3D
ANTennaaa·2022-12-23 10:45

FFB6D 论文阅读

改进了融合模块，融合应用于每个编码和解码层还提出了一种3D关键点选择方法，简化了关键点定位作者认为先在RGB图像出估计初始位姿，再通过点云ICP（Posecnn）或multi-viewhypothesisverification
little vegitable dog·2022-12-10 16:35

【3D】姿态检测网络PoseCNN复现过程记录

【注】：本文地址：【3D】姿态检测网络PoseCNN复现过程记录.时光清浅，岁月嫣然若转载请于明显处标明出处。ps.搬一下自己在博客园写的文章。
DLUT_Hatim·2020-10-07 18:58

人体模型若干灵感及想法

关于工作的灵感及想法一.姿态估计的相关灵感1.PoseCNN3D视觉系列：PoseCNNhttps://blog.csdn.net/nwu_NBL/article/details/831763532.Learning3DHumanDynamicsfromVideo
钓月东·2020-07-10 10:14

PoseCNN阅读笔记

PoseCNN:AConvolutionalNeuralNetworkfor6DObjectPoseEstimationinClutteredScenes1.摘要通过确定物体在图片中的中心，并且预测距离相机的距离来估计
NaN轲·2020-07-09 16:49

3D视觉系列：PoseCNN

1创新点提出新的位置估计表示形式：预测2d图片中心和距离摄像头距离（利用图像坐标来推测实际3D坐标）。并且通过hough投票来确定物体位置中心。提出新的姿态估计损失函数ShapeMatch-Loss：解决旋转对称物体姿态估计问题提出新的数据集：YCB-Videodataset2论文思路上述是整个网络结构图bodynet是vgg16，网络的预测输出共有3个。语义分割分支，位置分支，姿态分支。。位置分
夕小阳·2020-07-09 08:04

用于6D位姿估计的卷积神经网络：PoseCNN——笔记

创新点0.将输入图像分为三个任务：（1）语义分割（2）三维旋转（3）三维平移1.通过估计图像中物体的中心和与摄像机之间的距离来估计物体的三维平移。通过全连接层得到四元数估计物体的三维旋转。2.能够处理对称物体，被遮挡物体。3.本文贡献了一个用于6D目标姿态估计的RGB-D视频数据集YCB视频数据集。该数据集包含92个视频中来自YCB对象和模型集的21个对象，共133827帧。为每一帧提供地面真实物
?Phoenix·2020-06-29 18:31

基于深度学习目标姿态估计的论文一览

•PoseCNN:ACNNfor6DObjectPoseEstimationinClutteredScenes（RSS2017）估计已知目标的6D姿势对于机器人与现实世界进行交互非常重要。由于目
light169·2020-06-20 20:17

干货收藏！基于深度学习目标姿态估计的论文一览（2017-2020）

点上方蓝字计算机视觉联盟获取更多干货在右上方···设为星标★，与你不见不散编辑：Sophia计算机视觉联盟报道|公众号CVLianMeng转载于：黄浴，知乎，已获授权AI博士笔记系列推荐：博士笔记|周志华《机器学习》手推笔记“神经网络”1.PoseCNN
SophiaCV·2020-03-01 18:00

论文笔记——PoseCNN

会议：RSS2018标题：《PoseCNN:AConvolutionalNeuralNetworkfor6DObjectPoseEstimationinClutteredScenes》论文链接：https
XJTU_Bugdragon·2018-11-15 21:04

3D视觉系列：PoseCNN

poseCNN1创新点提出新的位置估计表示形式：预测2d图片中心和距离摄像头距离（利用图像坐标来推测实际3D坐标）。并且通过hough投票来确定物体位置中心。
村上春竹·2018-09-21 11:03

sfm-learner学习心得

一、sfm-learnerA、sfm-learner核心运行流程图如下图所示核心：DepthCNN和PoseCNN具体过程：1、目标视图作为DepthCNN的输入生成具有每个像素深度的深度图，即Dt^Dt
HOMERUNIT·2018-03-31 15:33
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