HybridPose: 基于混合表示的6D物体姿态估计

HybridPose: 基于混合表示的6D物体姿态估计

1. 项目基础介绍

HybridPose 是一个开源项目，由 Chen Song 等人开发，旨在实现基于混合表示的6D物体姿态估计。该项目主要使用 Python、C++ 以及 Cuda 等编程语言进行开发。Python 用于搭建网络和数据处理，C++ 和 Cuda 用于加速计算，尤其是深度学习模型的训练和推理过程。

2. 项目核心功能

HybridPose 的核心功能包括：

• 中间表示预测网络：该网络接受图像输入，输出预测的关键点、边缘向量和对称性对应。
• 姿态回归模块：包含初始化子模块和细化子模块。初始化子模块通过解线性系统来获取初始姿态，而细化子模块则使用 GM 鲁棒范数来获得最终姿态预测。
• 数据集支持：项目支持在 Linemod 和 Occlusion Linemod 数据集上进行实验，包括原始数据集和增强标签。

3. 项目最近更新的功能

项目最近更新的功能主要包括：

• 数据分割调整：更新了实验数据分割，使用约15%的 Linemod 示例进行训练，其余的 Linemod 示例以及整个 Occlusion Linemod 数据集用于测试。
• 性能提升：在更新后的数据分割上，HybridPose 在 Linemod 数据集上达到了 ADD(-S) 分数为 0.9125577238，在 Occlusion Linemod 数据集上达到了 0.4754330537。
• 增强标签：提供了增强的标签，包括2D和3D坐标的关键点、2D和3D中的对称性对应以及分割掩码等。

以上更新内容均已在 GitHub 仓库和 arXiv 论文中进行了同步更新，以便用户和研究者更好地理解和利用这个项目。