Corr2Distrib：将模糊对应关系转化为预测可靠6D位姿分布的盟友

我们引入了Corr2Distrib，这是第一种基于对应关系的方法，它从RGB图像中估计6D相机位姿分布，以解释观测结果。实际上，对称性和遮挡会引入视觉模糊性，导致存在多个有效位姿。虽然最近有一些方法解决了这个问题，但它们不依赖于局部对应关系，而根据BOP挑战赛，局部对应关系是目前估计单一6自由度位姿解的最有效方法。使用对应关系来估计位姿分布并非易事，因为由视觉模糊性引起的模糊对应关系会急剧降低PnP的性能。通过Corr2Distrib，我们将这些模糊性转化为优势，以恢复所有有效位姿。Corr2Distrib首先为物体表面上的每个3D点学习一个对称性感知的表示，该表示由一个描述符和一个局部坐标系表征。这种表示能够从单个2D-3D对应关系生成3自由度旋转假设。接下来，我们使用PnP和位姿评分将这些假设细化为6自由度位姿分布。我们在复杂的非合成场景上的实验评估表明，Corr2Distrib在从RGB图像进行位姿分布估计和单一位姿估计方面均优于最先进的解决方案，展示了基于对应关系方法的潜力。