SSD-6D：基于 RGB 的 3D 检测与 6D 位姿估计的复兴
计算机视觉与模式识别
2017-11-29 v1
摘要
我们提出了一种从 RGB 数据中单次检测 3D 模型实例并估计其 6D 位姿的新方法。为此，我们扩展了流行的 SSD 范式以覆盖完整的 6D 位姿空间，并仅使用合成模型数据进行训练。我们的方法在多个具有挑战性的数据集上可与利用 RGB-D 数据的当前最优方法竞争甚至超越它们。此外，我们的方法以约 10Hz 的速率产生这些结果，比相关方法快许多倍。为了可复现性，我们公开了训练好的网络与检测代码。
引用
@article{arxiv.1711.10006,
title = {SSD-6D: Making RGB-based 3D detection and 6D pose estimation great again},
author = {Wadim Kehl and Fabian Manhardt and Federico Tombari and Slobodan Ilic and Nassir Navab},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.10006},
year = {2017}
}
备注
The first two authors contributed equally to this work