BOP：6D物体位姿估计基准
计算机视觉与模式识别
2018-08-28 v1 人工智能
机器人学
摘要
我们提出一个从单张RGB-D输入图像估计刚体物体6D位姿的基准。训练数据由纹理映射的3D物体模型或已知6D位姿下物体的图像组成。该基准包括：i）统一格式的八个数据集，涵盖不同实际场景，包括两个关注变化光照条件的新数据集；ii）带有处理位姿模糊性的位姿误差函数的评估方法；iii）对15种多样近期方法的全面评估，反映该领域现状；iv）开放用于持续提交新结果的在线评估系统。评估显示，基于点对特征的方法目前表现最佳，优于模板匹配方法、基于学习的方法和基于3D局部特征的方法。项目网站位于 bop.felk.cvut.cz。
引用
@article{arxiv.1808.08319,
title = {BOP: Benchmark for 6D Object Pose Estimation},
author = {Tomas Hodan and Frank Michel and Eric Brachmann and Wadim Kehl and Anders Glent Buch and Dirk Kraft and Bertram Drost and Joel Vidal and Stephan Ihrke and Xenophon Zabulis and Caner Sahin and Fabian Manhardt and Federico Tombari and Tae-Kyun Kim and Jiri Matas and Carsten Rother},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.08319},
year = {2018}
}
备注
ECCV 2018