ePose：让EfficientPose更具通用性
计算机视觉与模式识别
2021-12-01 v1 机器学习
摘要
EfficientPose是一种令人印象深刻的3D目标检测模型。已被证明快速、可扩展且准确，特别是在仅使用RGB输入的情况下。本文中，我们试图改进EfficientPose，赋予其推断物体尺寸的能力，并简化数据收集与损失计算。我们使用Linemod数据集及其新子集“Occlusion 1-class”对ePose进行了评估。我们还概述了当前在使用ePose与NuScenes及2017 KITTI 3D目标检测数据集方面的进展与思考。源代码见于https://github.com/tbd-clip/EfficientPose。
引用
@article{arxiv.2111.15114,
title = {ePose: Let's Make EfficientPose More Generally Applicable},
author = {Austin Lally and Robert Bain and Mazen Alotaibi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.15114},
year = {2021}
}
备注
7 pages, 8 figures