基于合成训练的 HoloLens 上平坦、无纹理工业物体检测与姿态估计
计算机视觉与模式识别
2024-02-08 v1 人工智能
摘要
当前最先进的 6D 姿态估计计算负担较重，难以部署于边缘设备，如微软 HoloLens（2）或 Apple iPad，这些设备正被用于越来越多的增强现实应用。AR 质量很大程度上取决于其检测并在场景中叠加几何图形的能力。我们提出了一种基于合成数据的客户端-服务器式增强现实应用程序，展示了在边缘设备上对金属及无纹理工业物体实现最先进的姿态估计。合成数据使我们能够在无需真实照片的情况下进行训练，即对于尚未制造的物体。我们对 AR 辅助排序任务进行定性评估，并对 HoloLens 2 上记录的渲染数据及真实世界数据进行定量评估，揭示了其实际应用价值。
引用
@article{arxiv.2402.04979,
title = {Detection and Pose Estimation of flat, Texture-less Industry Objects on HoloLens using synthetic Training},
author = {Thomas Pöllabauer and Fabian Rücker and Andreas Franek and Felix Gorschlüter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.04979},
year = {2024}
}
备注
Scandinavian Conference on Image Analysis 2023