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结构化约束增强的6D物体位姿估计
1
作者
王立春
杨超
付芳玉
《北京工业大学学报》
北大核心
2025年第2期173-182,共10页
针对基于投票策略的6D物体位姿估计方法忽略了关键点间结构信息的问题,提出结构化约束增强的6D物体位姿估计方法——SC-Pose。该方法定义了一种用于描述物体2D关键点间结构化信息的形状描述符,通过增加关键点结构化损失约束形状描述符...
针对基于投票策略的6D物体位姿估计方法忽略了关键点间结构信息的问题,提出结构化约束增强的6D物体位姿估计方法——SC-Pose。该方法定义了一种用于描述物体2D关键点间结构化信息的形状描述符,通过增加关键点结构化损失约束形状描述符的预测值与真值相近,从而使2D关键点的定位更加准确,提升了6D物体位姿估计的精度。在LINEMOD、OCC-LINEMOD和TruncationLINEMOD数据集上进行了实验,结果表明,SC-Pose可以明显提升6D物体位姿估计的性能。
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关键词
6d物体位姿估计
单
位
向量场
投票策略
结构化损失
抓取交互
深度网络
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职称材料
题名
结构化约束增强的6D物体位姿估计
1
作者
王立春
杨超
付芳玉
机构
北京工业大学信息学部
北京工业大学多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
出处
《北京工业大学学报》
北大核心
2025年第2期173-182,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62376014)
中国高校产学研创新基金资助项目(2021JQR023)。
文摘
针对基于投票策略的6D物体位姿估计方法忽略了关键点间结构信息的问题,提出结构化约束增强的6D物体位姿估计方法——SC-Pose。该方法定义了一种用于描述物体2D关键点间结构化信息的形状描述符,通过增加关键点结构化损失约束形状描述符的预测值与真值相近,从而使2D关键点的定位更加准确,提升了6D物体位姿估计的精度。在LINEMOD、OCC-LINEMOD和TruncationLINEMOD数据集上进行了实验,结果表明,SC-Pose可以明显提升6D物体位姿估计的性能。
关键词
6d物体位姿估计
单
位
向量场
投票策略
结构化损失
抓取交互
深度网络
Keywords
6
d
object pose estimation
unit vector-fiel
d
voting strategy
structural loss
grasping interaction
d
eep network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结构化约束增强的6D物体位姿估计
王立春
杨超
付芳玉
《北京工业大学学报》
北大核心
2025
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