为提高目标6D姿态追踪网络的收敛能力和追踪精度,提出一种基于少量数据驱动的目标6D姿态追踪复用预测网络。以当前时刻的彩色及深度(red green blue and depth,RGB-D)图像和上一时刻的目标渲染值作为输入,通过2个独立的特征编码器提取...为提高目标6D姿态追踪网络的收敛能力和追踪精度,提出一种基于少量数据驱动的目标6D姿态追踪复用预测网络。以当前时刻的彩色及深度(red green blue and depth,RGB-D)图像和上一时刻的目标渲染值作为输入,通过2个独立的特征编码器提取特征矩阵,在特征编码器中引入通道注意力机制模块,保证有选择性地调整通道信息的权重;构建复用预测网络模块,将特征矩阵解耦得到旋转矩阵,通过旋转矩阵前向传播与特征矩阵融合,将融合的结果再次解耦得到物体6D姿态的旋转矩阵与平移矩阵,并采用李代数方法通过2个矩阵计算出目标的6D姿态。实验结果表明:在使用少量数据训练网络模型的情况下,与MaskFusion、“TEASER++”和se(3)-Tracknet等方法相比,所提方法能够提高目标6D姿态追踪的准确率。展开更多
文摘为提高目标6D姿态追踪网络的收敛能力和追踪精度,提出一种基于少量数据驱动的目标6D姿态追踪复用预测网络。以当前时刻的彩色及深度(red green blue and depth,RGB-D)图像和上一时刻的目标渲染值作为输入,通过2个独立的特征编码器提取特征矩阵,在特征编码器中引入通道注意力机制模块,保证有选择性地调整通道信息的权重;构建复用预测网络模块,将特征矩阵解耦得到旋转矩阵,通过旋转矩阵前向传播与特征矩阵融合,将融合的结果再次解耦得到物体6D姿态的旋转矩阵与平移矩阵,并采用李代数方法通过2个矩阵计算出目标的6D姿态。实验结果表明:在使用少量数据训练网络模型的情况下,与MaskFusion、“TEASER++”和se(3)-Tracknet等方法相比,所提方法能够提高目标6D姿态追踪的准确率。
