1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation

文章链接：https://arxiv.org/abs/1911.04231

代码链接：https://github.com/ethnhe/PVN3D

在这项工作中，论文提出了一种新的数据驱动下的方法，可以从单一的RGB-D图像中进行鲁棒的6自由度物体姿态估计。与往前直接回归姿态参数的方法不同，本文使用基于关键点的方法来处理这一具有挑战性的任务。具体地说，提出了一个深度Hough投票网络来检测物体的三维关键点，并使用最小二乘拟合的方式估计6D姿态参数。论文的方法是二维关键点方法的自然扩展，成功地用于基于RGB的六自由度估计。它可以充分利用具有额外深度信息的刚性物体的几何约束，便于网络学习和优化。通过大量的实验验证了三维

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