SporeAgent：用于物体位姿精化的增强场景级合理性
计算机视觉与模式识别
2022-01-04 v1
摘要
观测噪声、不准确的分割以及由对称性和遮挡引起的歧义会导致不准确的物体位姿估计。尽管基于深度和 RGB 的位姿精化方法提高了所得位姿估计的精度，但由于它们考虑视觉对齐，易受观测中歧义的影响。我们提议利用以下事实：我们经常观察到静态、刚性的场景。因此，其中的物体需处于物理合理的位姿。我们表明，考虑合理性可降低歧义，从而允许在杂乱环境中更准确地预测位姿。为此，我们将一种近期的基于 RL 的配准方法扩展至物体位姿的迭代精化。在 LINEMOD 和 YCB-VIDEO 数据集上的实验证明了我们基于深度的精化方法的领先性能。
引用
@article{arxiv.2201.00239,
title = {SporeAgent: Reinforced Scene-level Plausibility for Object Pose Refinement},
author = {Dominik Bauer and Timothy Patten and Markus Vincze},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.00239},
year = {2022}
}
备注
IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) 2022