物体位姿估计

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2023年3月29日 · 机器学习

【6D位姿估计算法】Gen6D算法

算法复现

2023年3月27日 · 机器学习

2023年3月21日 · 机器学习

检索阅读近三年ECCV6D位姿估计相关论文并进行记录

2023年3月15日 · 机器学习

检索阅读近三年CVPR6D位姿估计相关论文并进行记录

2023年3月14日 · 机器学习

检索了DenseFusion的被引论文，但是因为太多都没有开源代码，看了两篇就转向只关注顶会论文了。

2022年9月18日 · 机器学习

目前正在学习6D位姿估计算法，该领域最常用的数据集就是LineMod数据集，但是只在数据集上测试还是不够，想要实际应用还需要搭建自己的数据集。

2022年9月15日 · 机器学习

FFB6D相当于在特征提取阶段就将RGB和点云信息进行了融合，然后进行实例分割和关键点检测。

2022年9月12日 · 机器学习

本文提出了一种异形架构，对两个数据源（RGB和深度图）进行分别处理，并用一种新型的dense fusion network提取像素级稠密特征，从中估计姿态。

2022年9月12日 · 机器学习

尝试测试PVNet，中途放弃。

2022年9月7日 · 机器学习

解决物体之间的遮挡和聚集增加的6D位姿估计的难度，通过主干网络加ICP点配对的方式实现位姿估计。

2022年8月13日 · 机器学习

LineMod算法是Hinterstoisser等人在2011年提出的，通过采用模板匹配的方法，解决了杂乱场景下少纹理三维物体的实时监测与6D位姿估计定位问题。