”2D-3D对应 自遮挡信息 6D姿态估计 端到端方法 准确性提高“ 的搜索结果

     主要思想：从RGBD图中估计已知对象的6D姿态。分别处理两个数据源。使用dense fusion network提取像素级dense feature embedding，并从中...利用嵌入空间中的2D信息来增加每个3D点的信息，并使用这个新的颜色深度空间

     本文首发于公众号【3D视觉工坊】，更多干货获取请关注公众号~ 1、DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion (CVPR2019) 原文链接：https://arxiv.org/abs/1901.04780 代码链接：...

     文章目录6D姿态估计的算法1、DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion (CVPR2019)算法思想主要贡献点2、PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation算法思想主要贡献点3...

     本文首发于公众号【3D视觉工坊】，更多干货获取请关注公众号~ 10、PoseNet: A Convolutional Network for Real-Time 6-DOF Camera Relocalization 论文链接：https://arxiv.org/abs/1505.07427 代码链接：...

     例如，在自动化物流中，机器人需要识别和抓取不同形状和大小的物体，这就需要准确估计物体的6D姿态。6D姿态的估计通常通过使用传感器数据（如摄像头、激光雷达等）和计算机视觉算法来实现。其中，。

13   
12  
11  
10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章