基于二维边界框的六维物体位姿估计
计算机视觉与模式识别
2019-01-29 v1
摘要
在本文中，我们提出了一种简单而强大的方法，以解决从单张 RGB 图像估计物体六维位姿的问题。我们的系统训练一种新颖的卷积神经网络，从二维检测系统返回的边界框内的局部图像中回归表示三维旋转的单位四元数。然后我们提出一种称为边界框方程的算法，利用三维旋转和二维边界框高效且准确地获得三维平移。考虑到四元数四个元素的平方和等于一，我们添加了一个归一化层以将网络输出保持在单位球面上，并提出了一种用于单位四元数回归的特殊损失函数。我们在 LineMod 数据集上评估了我们的方法，实验表明我们的方法优于基线方法和一些当前最优（SOTA）方法。
引用
@article{arxiv.1901.09366,
title = {6D Object Pose Estimation Based on 2D Bounding Box},
author = {Jin Liu and Sheng He},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.09366},
year = {2019}
}