41.Isaac教程--使用DOPE进行3D物体姿态估计
使用DOPE进行3D物体姿态估计
ISAAC教程合集地址: https://blog.csdn.net/kunhe0512/category_12163211.html
深度对象姿态估计 (DOPE:Deep Object Pose Estimation) 从单个 RGB 图像执行已知对象的检测和 3D 姿态估计。 它使用深度学习方法来预测对象 3D 边界框的角点和质心的图像关键点,并使用 PnP 后处理来估计 3D 姿态。 该算法不同于现有的Pose CNN模型; 因此,它为 Isaac SDK 中的 3D 姿势估计工具集提供了更多多样性。
推理
Isaac SDK 包支持使用 TensorRT 的 DOPE 推理和使用 DopeDecoder codelet 的 C++ 后处理。 每个 DOPE 网络模型都支持检测单个对象类的多个实例。
以下命令使用默认示例模型(在 OpenImages v4 上预训练 VGG19)和图像运行涂料推理应用程序以检测 YCB 对象破解器 (003_cracker):
bob@desktop:~/isaac/sdk$ bazel run packages/object_pose_estimation/apps/dope:dope_inference
在 localhost:3000 打开 Sight 以查看结果。
使用 Realsense 摄像头使用命令实时运行推理:
bob@desktop:~/isaac/sdk$ bazel run packages/object_pose_estimation/apps/dope:dope_inference -- --mode realsense
对其他 YCB 对象的推理
Deep_Object_Pose github 为额外的 YCB 对象提供预训练的 torch 模型(请注意,这些模型使用在 ImageNet 上预训练的 pytorch model zoo 中的 VGG19)。 要使用不同的模型运行推理应用程序,请将番茄汤 (YCB 005_tomator_soup_can) 的权重从 Deep_Object_Pose github 下载到 /tmp/soup_60.pth。 使用以下命令将torch模型转换为 ONNX 模型:
bob@desktop:~/isaac/sdk$ bazel run packages/object_pose_estimation/apps/dope:dope_model -- --input /tmp/soup_60.pth
这会在 /tmp/soup_60.onnx 中生成 ONNX 模型。 将推理应用程序与此模型结合使用:
bob@desktop:~/isaac/sdk$ bazel run packages/object_pose_estimation/apps/dope:dope_inference -- --mode realsense --model /tmp/soup_60.onnx --box 0.06766 0.102 0.0677 --label soup
请注意,新对象的 3D 边界框大小必须与 --box 一起提供,作为 DopeDecoder Codelet 执行 PnP 的输入。 YCB 模型的边界框大小可以在 Deep_Object_Pose 配置或 YCB 论文中找到。
训练
DOPE 训练目前不是 Isaac SDK 的一部分。 参考Deep_Object_Pose github scripts/train.py中的torch训练脚本。
对于托管在 Deep_Object_Pose github 上的任何预训练模型,或使用 Deep_Object_Pose github 中的训练脚本训练的模型,请使用:
bob@desktop:~/isaac/sdk$ bazel run packages/object_pose_estimation/apps/dope:dope_model -- --input <path to torch model>
将torch模型转换为 ONNX 模型以与 Isaac SDK 的 DOPE 推理管道一起使用。
要使用自定义对象进行训练,请参阅 Omniverse Isaac Sim 的合成数据生成工具。 FAT 数据集中指定了离线训练数据格式。
更多精彩内容:
https://www.nvidia.cn/gtc-global/?ncid=ref-dev-876561
41.Isaac教程--使用DOPE进行3D物体姿态估计相关推荐
- 重磅直播|GDR-Net:基于几何信息指导的单目6D物体姿态估计算法(CVPR2021作者开讲啦)...
大家好,本公众号现已开启线上视频公开课,主讲人通过B站直播间,对3D视觉领域相关知识点进行讲解,并在微信群内完成答疑. 本期由清华大学自动化系BBNC Lab王谷博士分享,分享的主题为<基于几何 ...
- 基于视觉的机器人抓取:从物体定位、物体姿态估计到平行抓取器抓取估计
编者荐语 抓取综合方法是机器人抓取问题的核心,本文从抓取检测.视觉伺服和动态抓取等角度进行讨论,提出了多种抓取方法. 转载自丨3D视觉开发者社区 目 录 / contents 1. 引言 1.1 抓 ...
- 视频中的3D人体姿态估计(3D human pose estimation in vide)--------Facebook research: VideoPose3D
视频中的3D人体姿态估计(3D human pose estimation in video) 解读Facebook AI Research in CVPR2019: <3D human pos ...
- ECCV 2022 | 从单目RGB图像中进行类别级6D物体姿态估计的物体级深度重构
点击下方卡片,关注"CVer"公众号 AI/CV重磅干货,第一时间送达 题目:Object Level Depth Reconstruction for Category Leve ...
- 自监督3D手部姿态估计方法
作者 | 镜子@知乎 来源 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/446726196 编辑 | 极市平台 导读 手部姿态估计任务作为一个对空间信息敏感的下游任务,任何改变空间信 ...
- PoseFormer:首个纯基于Transformer的 3D 人体姿态估计网络,性能达到 SOTA
点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 本文分享一篇 52CV 粉丝的论文『3D Human Pose Estimation with Spa ...
- ECCV 2020 论文大盘点-3D人体姿态估计篇
本文盘点ECCV 2020 中所有与3D姿态估计(3D Human Pose Estimation)相关的论文,总计 14 篇,其中一篇Oral 论文,7 篇已经或者将开源代码. 下载包含这些论文的 ...
- CVPR 2020|开源实时“人手-物体”姿态估计算法HOPE-Net
向大家安利一篇CVPR 2020的论文 HOPE-Net: A Graph-based Model for Hand-Object Pose Estimation,基于自适应图卷积技术,作者提出了一种 ...
- 3D人体姿态估计论文汇总(CVPR/ECCV/ACCV/AAAI)
点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 作者:Vegetabird | 来源:知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/ ...
最新文章
- 基于Pytorch的从零开始的目标检测 | 附源码
- expect无密码登陆
- 解决git pull/push每次都需要输入密码问题
- 阿里云centos 6.5 32位安装可视化界面的方法
- 我们为什么要把方法区分为:静态方法和实例化方法 ?(摘)
- 约数个数shlqsh
- sklearn自学指南(part20)--收缩和协方差估计
- 纯数字加密和解密算法(原创)
- MySQL的INSERT ··· ON DUPLICATE KEY UPDATE使用的几种情况
- 面对疫情,AI 能做什么?
- 搜狗推出庭审语音识别系统 人工智能下的全新应用
- 高性能服务框架-Dubbo实战教程,看这一篇就够了
- 中兴机顶盒网关服务器超时,中兴机顶盒错误1302连接EPG服务失败解决方法
- 初级官方卡刷包精简 添加万能ROOT
- 将高分三号中的SAR图可视化处理
- [Codeforces 894E] Ralph and Mushrooms
- KumiaoQQ机器人框架源码(带成品)
- 小米手机业务取得增长,似乎从华为手机在海外受挫中获益
- Java动态代理原理分析
- word中怎么每页设置50行 wps中怎么每页设置50行
热门文章
- CDR插件开发之CPG插件017 - 在VS2019中实现CPG插件调试(自动写入CPG、自动启动CDR)
- cmd 复制黏贴内容以及一些简单的快捷键
- 小程序全局配置(app.json 源码分享)
- python画图工具
- quartus仿真综合警告汇总 持续更新...
- HollyQAC开博啦
- net-java-php-python-小学随班就读管理系统设计计算机毕业设计程序
- SQLServer 数据库sql命令练习
- Games101笔记——Lecture 19:Cameras, Lenses and Light Fields
- 携手HMS Core统一扫码服务, 兴业证券优理宝App提升用户扫码体验