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【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。由于对象的多样性以及物体之间的杂乱和遮挡引起的场景的复杂性，这个问题具有挑战性。在这项工作中，我们介绍了PoseCNN，一种用于6D对象姿态估计的新卷积神经网络。PoseCNN通过定位物体在图像中的中心并预测其与相机的距离来估计物体的3D平移。通过回归到四元数表示来估计对象

不菜不菜·2023-11-05 00:45

Online Generation of Collision-Free Trajectories for Quadrotor Flight in Unknown Cluttered Environme

未知杂乱环境中四旋翼飞行无碰撞轨迹的在线生成摘要我们提出了一种在线方法，用于在杂乱环境中生成自主四旋翼飞行的无碰撞轨迹。我们考虑了现实世界中的场景，即四旋翼空中机器人配备了有限的感知能力，并在最初未知的环境中运行。在飞行过程中，使用机载传感器逐步构建基于八叉树的环境表示。利用八叉树数据结构中的有效操作，我们能够以在线方式生成由大型重叠三维网格组成的自由空间飞行走廊。然后，一种新的基于优化的方法生成

陈同学依旧谦逊·2023-01-31 07:56

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.网络的概述B.语义标签C.3D平移估计D.3D旋转回归4.YCB-Video数据集A.6D姿势注释B.数据集特征5.实验A.数据集B.评价指标C.实施细节D.基线E.旋转回归损失的分析F.YC

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。最后结合三个分支的预测结果，得到每个物体的位姿估计。语义分割分支采用了常见的全卷积神经网络方法。平移矩阵的预测并不是直接通过回归的形式输出中心点坐标，因为这种方法当中心点被遮挡时容易失效。而是预测物体

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)原文：https://arxiv.org/abs/1711.00199代码和数据集：https://rse-lab.cs.washington.edu/projects/posecn

kadima_WEI·2022-12-25 01:56

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。一、环境搭建1、PangolinPangolin是对OpenGL进行封装的轻量级的OpenGL输入/输出和视频显示的库。可以用于3D视觉和3D导航的视觉图，可以输入各种类型的视频、并且可以保留视频和

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 机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。本文介绍了一种用于6D目标姿态

qq_40539943·2022-12-23 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姿态，其中通过应用新型损失函数，能够较好地估计对称目标。-----------------Occlusion、symmetricobject、onlyRGB摘要PoseCNN，这是一种用于6D目标姿

樱木仙僧·2022-12-23 12:43

6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes from RGB Images

文章目录摘要贡献方法摘要本文提出一种特征融合网络，用于直接从RGB图像进行姿态估计，而无需任何深度信息。首先，我们引入一个由分割分支和回归分支组成的双流架构。分割分支处理空间嵌入特征并获得相应的图像裁剪。这些功能与融合网络中的图像裁剪进一步耦合。其次，我们在回归分支中使用高效的透视n点（E-PnP）算法来提取3D和2D关键点之间的鲁棒空间特征。最后，我们采用端到端机制进行迭代细化，以提高估计性

m0_55576290·2022-12-23 10:15

SCRDet：Towards More Robust Detection for Small, Cluttered and Rotated Objects

对小的、杂乱的和旋转的物体进行更稳健的检测：SCRDet论文地址：https://arxiv.org/abs/1811.07126代码地址：https://github.com/DetectionTeamUCAS作者解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/107400817 摘要：物体检测一直是计算机视觉的基石。尽管已经取得了相当大的进步，但是对于具有小尺寸，任意方向

babywang0·2020-08-13 13:02

ICCV2019 | 目标检测论文阅读 SCRDet：Towards More Robust Detection for Small, Cluttered and Rotated Objects

SCRDet前言一、背景介绍二、SCRDet算法流程1.SF-Net2.MDA-Net3.RotationBranch三、损失函数3.1LossFunction3.2RegrssionLoss3.3AttentionLoss3.4ClassificationLoss四、实验部分4.1DOTADataset的标注格式4.2VisualizationoftheMDA-Net4.3AblationStu

Liaojiajia2019·2020-07-09 20:39

ICCV2019——SCRDet Towards More Robust Detection for Small, Cluttered and Rotated Objects

文章目录ICCV2019——SCRDet:TowardsMoreRobustDetectionforSmall,ClutteredandRotatedObjects1.Abstract2.Introduction3.SCRDet3.1SF-Net3.2MDA-Net3.3RotationBranch3.3.1ROIAlignAndGAP3.3.2Theregressionoftherotation

JMU-HZH·2020-07-05 10:00

Kernel开发 - SubmittingPatches，有关ifdef和static inline & macro

From: Documentation/SubmittingPatches 2) #ifdefs are ugly Code cluttered with ifdefs is difficult

·2015-10-31 10:56

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