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发视频一种基于像素级特征融合的神经网络框架
2021-04-07 |
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资料介绍
为了解决目前机器人在物体被遮挡以及光照不足的环境下难以实现精准6DoF姿态估计的问题，提出了一个基于像素级特征融合的神经网络框架。该框架包含三饣模块，分别为RGB特征提取网络模块、像素融合结构模块以及6D姿态回归网络模块。其中RGB特征提取网络主要用于分割目标物体并进行特征的提取;像素融合结构负责将RGB特征和三维多视角特征进行融合;最后一个模块将三维点云像素进行融合，并输出物体6D姿态结构。通过在YCB-ideo数据集、IⅠEMOD数据集以及处理后的YCB- Occlusion教据集上的实验证眀，所提岀的像素级融合网络能在物体被遮挡以及物体点云欻据丢失等情况下有效预测岀物体的6D姿态，并且其计算效率在损失少量精确度的情况下比其他网络提高了上百倍，且具有较强的鲁棒性。
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