实例介绍
【实例简介】
论文+翻译+PPT+代码+动画视频 PoseCNN：A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes； 机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。
【实例截图】
【核心代码】
4744300845372653833.zip
└── 999tmp
└── 05 PoseCNN
└── 1711.00199.pdf
2 directories, 1 file
论文+翻译+PPT+代码+动画视频 PoseCNN：A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes； 机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。
【实例截图】
【核心代码】
4744300845372653833.zip
└── 999tmp
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