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Unser Ansatz GenFlow ermöglicht sowohl Genauigkeit als auch Generalisierung auf neuartige Objekte durch die Verwendung der 3D-Formvorgabe des Zielobjekts. Unser Verfahren schätzt den optischen Fluss zwischen dem gerenderten Bild und dem beobachteten Bild und verfeinert die 6D-Pose iterativ.
Tiivistelmä
Der Artikel präsentiert GenFlow, einen optischen Fluss-basierten Ansatz zur 6D-Posenanpassung neuartiger Objekte.
Zunächst wird eine grobe Initialisierung der Pose durch ein klassifikationsbasiertes Verfahren erzeugt, das die Rotationen effizient mittels einer Gaußmischverteilung abtastet.
Anschließend wird die Pose iterativ durch das GenFlow-Modul verfeinert. Dieses schätzt den optischen Fluss zwischen dem gerenderten Bild und dem Eingangsbild und nutzt eine differenzierbare PnP-Schicht, um die 6D-Pose unter Berücksichtigung der 3D-Formvorgabe des Objekts zu aktualisieren.
Um die Genauigkeit weiter zu steigern, wird eine Kaskaden-Architektur mit mehreren GenFlow-Modulen eingeführt, die die Verfeinerung von grob zu fein ermöglicht.
GenFlow erzielt den besten Gesamtperformance auf den Benchmarks für die Posenanpassung neuartiger Objekte, sowohl für RGB- als auch RGB-D-Eingaben. Darüber hinaus erreicht es wettbewerbsfähige Ergebnisse für bekannte Objekte ohne weitere Feinanpassung.
Tilastot
Die Übersetzung der relevanten Sätze mit Metrikangaben:
"GenFlow rangierte auf den Benchmarks für die Posenanpassung neuartiger Objekte in sowohl den RGB- als auch den RGB-D-Fällen an erster Stelle."
"Es erreicht auch wettbewerbsfähige Leistung mit bestehenden State-of-the-Art-Methoden für die Posenanpassung bekannter Objekte ohne jegliche Feinanpassung."
Lainaukset
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