5、注意力引导的6D物体姿态估计与口腔X光辅助机器人设计

注意力引导的6D物体姿态估计与口腔X光辅助机器人设计

在计算机视觉领域，6D物体姿态估计是一个重要的研究方向，同时在医疗领域，口腔X光辅助机器人的设计也具有重要的实际意义。下面将分别介绍注意力引导的6D物体姿态估计方法和基于人脸识别的口腔X光辅助机器人的设计。

注意力引导的6D物体姿态估计

多约束损失函数

损失函数的设计受到相关研究的启发，网络输出保留分割和单位向量场两个输出。原损失函数为：
$L = L_{seg} + L_{vf}$
其中，$L_{seg} = - \sum_{c=1}^{C} y_{c} \log(p_{c})$ ，$L_{vf} = \sum_{k_{i} \in K} \sum_{p \in O} l_{1}(e_{i}|x) + l_{1}(e_{i}|y)$ 。这里，$L_{seg}$ 是语义分割损失，$L_{vf}$ 是向量场损失，$K$ 代表关键点，$O$ 是目标物体区域，$e_{i}$ 是单位夹角向量，$p_{c}$ 是物体类别的预测概率，$y_{c}$ 是物体类别的真实概率。

然而，单位向量的预测忽略了每个像素与2D关键点之间的实际距离。对于远离2D关键点的像素点，方向上的小偏差会在交点投票过程中导致较大误差。因此，在损失函数中添加了两个根据距离信息加权的正则项，以规范单位向量场的预测。多约束损失函数定义为：
$L^{*} = L_{seg} + L_{vf} + \alpha L_{dis} + \beta L_{gra}$
其中，$L_{dis} = \sum_{k_{i} \in K} \sum_{p \in O} l_{1}(\mu \times (|u_{i}|^{2}