pvnet——自我总结

最新推荐文章于 2024-09-22 11:57:04 发布
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分类专栏： 机器学习相关论文 文章标签： pvnet pose estimation
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Marilynviolet/article/details/100747094
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这篇博客是作者对PVNet的个人理解总结，包括2D关键点检测的语义分割和单位向量计算，采用FPS选择关键点，以及使用Adam优化器和ResNet网络进行训练。在6D位姿计算阶段，通过最小化公式求解，并利用LM算法。数据集来源于LineMod+ground_truth，提供了源码链接并列举了一些常用的Python库函数。

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本博客仅个人总结，如有错误之处欢迎指正
第一阶段：（检测2D关键点）
pvnetpvnet：
1.语义分割（生成对象标签）；
2.生成单位向量（方向为每个像素指向预测的关键点）公式(1)
方向向量
3.关键点的假设
基于上面两点，随机选取两像素，取它俩单位向量的交点作为关键点的假设，重复此步骤生成N关键点的假设，最后对某一对象的所有像素进行评分，选出最可能的关键点，定义如公式(2)
公式二
先求每个假设关键点的均值（公式3）和协方差（公式4），用于后面的位姿求解

最低0.47元/天 解锁文章
PVNet:阅读笔记
layman to computer science
09-15 1443
PVNet: 论文摘要： 本文解决在severe occlusion or truncation条件下从single RGB图像中做6D姿态估计。最近的主流方法采用two-stage的思路，先检测关键点再求解Perspective-n-Point(PnP)问题，取得remarkable performance。然而，它们只通过回归image coordinates or heatmaps定位出...
DPOD：6D Pose Object Detector and Refiner——自我总结
Marilynviolet的博客
09-23 2821
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初窥PVNet（文献阅读+clean-pvnet复现）
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07-05 3392
本次复现是在Ubuntu20.04系统上，显卡为3060，驱动为Driver Version: 525.125.06 CUDA Version: 12.0 python=3.8.13，torch=1.8.1+cu111。
探索未来科技：PVNet——像素级投票网络，6自由度姿态估计的利器
gitblog_00711的博客
08-12 638
探索未来科技：PVNet——像素级投票网络，6自由度姿态估计的利器 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pv/pvnet 在计算机视觉领域，准确地估计物体的姿态是一项至关重要的任务。PVNet，全称为Pixel-wise Voting Network，正是这样一款能够实现6自由度（6DoF）精确姿态估计的开源工具，其在CVPR 2019会议上作为口头报告被展示。...
【论文笔记】PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation
qq_32907491的博客
03-01 1635
PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation 来自浙江大学，论文作者在知乎发过关于这篇论文，目前在LineMod、LineMod Occluded、YCB-Video、数据集上都是第一名。 项目主页 开源代码 1.引言 1.1 问题描述 在本文中，我们提出了一种用于6DoF对象姿态估计的新颖框架。 给定图像，姿势估计的任务是检测...
PVNet(6D姿态估计)
moonlightpeng的博客
04-13 1334
姿态估计2-00：PVNet(6D姿态估计)-目录-史上最新无死角讲解 姿态估计2-02：PVNet(6D姿态估计)-官方模型训练测试-报错解决 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43013761/article/details/106652075
clean-pvnet:“ PVNet的代码
05-05
感谢提供了干净的版本PVNet和再现的结果。 该项目的结构在描述。 安装 一种方法是使用docker设置环境。 看到。 感谢Floris Gaisser提供了docker实现。 另一种方法是使用以下命令。 设置python环境： conda ...
pvnet:虚拟以太网适配器-开源
05-03
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clean-pvnet-master_位姿估计_
09-29
《位姿估计技术详解——基于clean-pvnet-master的研究》 位姿估计是计算机视觉领域中的一个重要课题，它涉及到目标检测与三维空间定位。在自动驾驶、机器人导航、增强现实等应用中，准确的位姿估计对于理解环境和...
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05-25
“ PVNet：用于6DoF姿势估计的像素级投票网络”代码CVPR 2019口头好消息！ 我们发布了一个干净的PVNet版本：clean-pvnet，包括如何在自定义数据集上训练PVNet。 对tless数据集的训练和测试，我们在其中检测图像中的多个实例。 PVNet：用于6DoF姿势估计的像素化投票网络PVNet：用于6DoF姿势估计的像素化投票网络Sida Peng，刘元，黄启兴，周小伟，包虎军CVPR 2019口腔项目页面欢迎任何问题或讨论！ 截断LINEMOD数据集检查
Python-PVNet用于6DoF姿态估计的像素投票网络
08-11
Code for "PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation" CVPR 2019 oral
论文翻译：PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation
weixin_44636737的博客
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论文翻译：PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation 摘要 本文讨论了单幅RGB图像在严重遮挡或截断情况下的6DoF位姿估计问题。最近的许多研究表明，two-stage的方法：首先检测关键点，然后解决一个PnP问题的位姿估计，效果很好。然而，这些方法大多通过回归图像坐标或热图来定位一组稀疏关键点，它们对遮挡和截断非常敏感。相反...
姿态估计2-00：PVNet(6D姿态估计)-目录-史上最新无死角讲解
江南才尽江南山，年少无知年少狂！
06-30 8872
接下来，我会为大家无死角的解析PVNet(6D姿态估计-物体六自由度位姿估计)，之前的文章，如下(以下是我工作的所有项目，每一个项目都是，我都做了百分百的详细解读，随着项目增多，为了方便不臃肿，所以给出以下链接) 视觉工作项目-为后来的你，提供一份帮助！ 我相信，关于PVNet(6D姿态估计)的讲解，我的这一系列博客或许不是国内最早的，但是肯定是最详细的， 如果本人代码修改了很多，在最后一个章节，我会公布我修改之后的源码\color{red}{如果本人代码修改了很多，在最后一个章节，我会公布我修改之后的源码
Pvnet（一）结构
hero_heart的博客
09-22 854
cur_hyp_pts就是根据idx中的i*2,2*i+1索引，对应的coords和direct,也就是每一个点就有一个点位置和一个方向，计算交叉点就得到了cur_hpy_pts。或者可以理解为该像素点点和该像素点对应的方向 是否是 该特征点的内点。在这里面net就是Resnet18_8s,使用Resnet18_8s提取出来了seg_pred, vertex_pred，其中seg_pred表示分割出来的像素, vertex_pred表示每个分割出来的像素点的方向（理想情况下为指向真值特征/像素点的方向）。
PVNet: 像素级投票网络估计6DoF位姿
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03-18 1655
泡泡图灵智库，带你精读机器人顶级会议文章标题：PVNet:Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation作者：Sida Peng，Yu...
PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation
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PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation剩余部分
cocool的博客
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pvnet前四章翻译 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44636737/article/details/102314355 5.实验 5.1 数据集 LINEMOD[18]是6D对象姿态估计的标准基准。该数据集对姿态估计提出了许多挑战：场景杂乱、对象纹理少、光照条件变化。 通过Occlusion LINEMOD图像的子集来创建遮挡LINEMOD。每个图像包含多个带注释的对象，这些对象被严重遮挡，这给姿态估计带来了很大的挑战。 Truncation LINEMOD若要对截断对象的方法
PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6 DoF Pose Estimation
qq_36775458的博客
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PVNet论文笔记主要贡献介绍和现状 主要贡献 本文解决了在严重遮挡或截断情况下从单个RGB图像进行6DoF姿态估计的挑战。作者认为解决遮挡和截断需要密集的预测，即最终输出或中间表示的逐像素或逐块估计。 为此，提出了 一种使用逐像素投票网络（PVNet）进行6D姿态估计的新颖框架，该框架学习了用于鲁棒2D关键点定位的矢量场表示，并自然地处理了遮挡和截断。 我们提出基于PVNet的密集预测，利用不...
pvnet
最新发布
05-22
此方法的核心在于引入了一种新的损失函数——几何一致性损失，用于约束关键点之间的相对关系，从而提高姿态估计的准确性[^2]。 #### 数据集支持 PVNet 使用多个公开的数据集进行实验验证，其中包括 LINEMOD 和 ...
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