利用多任务级联网络解决6D Pose预测问题

针对基于单张RGB(red-green-blue)图像预测目标6D Pose的问题,设计了多任务级联结构的卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和BBE(bounding box equation)算法实现快速高效的6D Pose预测。在LINEMOD数据集上进行实验,并与LINE2D和Brachmann预测算法进行比较,结果表明,该方法速度和精度均超过LINE2D算法,精度上接近Brachmann算法,但速度更快。