DenseFusion(6D姿態估計)解讀-2019cvpr

時間 2020-12-30

標籤深度學習算法 pyTorch 简体版

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DenseFusion(6D姿態估計)解讀-2019cvpr 資源論文作者源碼他人修改過代碼作者的想法我們在研究中發現，從 RGB-D 輸入中提取 6D 姿態信息時，很多點是被其他對象遮擋住的，這就會導致識別性能發生明顯下降。在前人的工作中，一種流行的方法是利用全局特徵進行 6D 位姿估計。但是當發生了遮擋，全局特徵很大程度上會受到影響，導致預估測結果不佳。在這項工作中，我們生成了基於像

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1. Pose 姿態估計
2. 頭部姿態估計
3. 物體姿態估計——SilhoNet
4. 物體姿態估計——DeepIM
5. 物體6D姿態估計
6. 多目標姿態估計
7. 頭部姿態估計——CNN
8. 視頻姿態估計
9. 相對姿態估計
10. pixhawk 光流--位置估計--姿態估計--位置控制--姿態控制
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