Die Arbeit präsentiert eine sichtbarkeitsbasierte Methode zur Schlüsselpunktlokalisation für die 6D-Objektposenschätzung.
Zunächst wird ein effizienter Ansatz entwickelt, um binäre Sichtbarkeitslabels für Schlüsselpunkte aus vorhandenen objektbezogenen Annotationen zu generieren. Dabei wird die Sichtbarkeit in externe Verdeckung und interne Selbstverdeckung unterteilt. Für symmetrische Objekte wird die Berechnung der Sichtbarkeit angepasst, um konsistente Ergebnisse zu erzielen.
Darüber hinaus wird eine echtwertiges Maß für die sichtbarkeitsbasierte Wichtigkeit jedes Schlüsselpunkts abgeleitet, indem die Nähe zu sichtbaren Punkten mithilfe des Personalized PageRank-Algorithmus gemessen wird. Diese Wichtigkeit kann effizient berechnet werden, indem eine vorkompilierte Übergangsmatrix verwendet wird.
Die sichtbarkeitsbasierte Wichtigkeit wird dann in einen bestehenden Schlüsselpunkt-basierten 6D-Posenschätzer integriert, um die Lokalisierung der wichtigsten Schlüsselpunkte zu ermöglichen. Zusätzlich wird die Einbettung der Schlüsselpunkte durch Positionscodierung verbessert. Das Gesamtsystem wird in einem zweistufigen Trainingsprozess effizient trainiert.
Umfangreiche Experimente auf gängigen Benchmarks wie Linemod, Linemod-Occlusion und YCB-V zeigen, dass die vorgeschlagene Methode die Qualität der 3D-2D-Korrespondenzen und die endgültige Posenschätzung deutlich verbessert und state-of-the-art-Leistungen erzielt.
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