目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv5的目标检测与6D位姿估计算法研究(下)

最新推荐文章于 2024-09-12 20:38:53 发布
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分类专栏： 目标检测YOLO系列实战应用案例精讲100例 文章标签： 目标检测 YOLO 算法
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目录

局部特征表征的6D位姿估计算法 

5.1 点云预处理 

5.1.1点云随机采样滤波 

5.1.2点云关键点提取 

5.2 样本模型关键点提取 

5.3 6D位姿估计  

5.3.1 6D位姿估计原理 

5.3.2 画3D包围盒 

5.4 实验结果与分析

 5.4.1 点云关键点提取实验  

5.4.2 6D位姿估计实验

知识拓展

2d位姿估计

一、分类

二、难点

三、发展

aruco码C++检测和位姿估计

1、Marker检测

2、位姿估计

OpenCV+Aruco完成目标检测

一份识别图像图像中所有Aruco的代码

一份只识别特定ID的Aruco的代码

目标体坐标系相对于相机坐标系的位姿估计

技术流程

Python代码

 本文篇幅较长，分为上中下三篇，文章索引详见

基于YOLOv5的目标检测与6D位姿估计算法研究

基于YOLOv5的目标检测与6D位姿估计算法研究（中）

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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv5的目标检测与6D位姿估计算法研究
qq_36130719的博客
07-02 3161
目前，机器人在各个领域应用广泛，工厂车间中有工件搬运机器人，医院中有语 音指导机器人，在北京冬奥会上，有做咖啡机器人、防疫机器人等。这些机器人能够 正常运作的关键就是机器视觉技术，它充当着机器人的“眼睛”，通过模拟人体，利用 视觉传感器系统去识别物体的颜色、纹理、位置等信息，然后将这些信息通过算法进 行处理从而实现对目标物体的识别、检测与定位。因此机器视觉的本质就是用机器来 模拟人的视觉感官，去处理事情，使机器更加的智能化、现代化和自动化。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv5的目标检测与6D位姿估计算法研究(中)
qq_36130719的博客
04-22 1216
相机成像[68]的过程就是模拟人的眼睛成像的过程，相机采集周围环境的物体会进 行光反射，反射出来的光线通过相机镜头聚焦在感光材料上面，最后通过相机的显示 装置，将感光材料上的光信息进行传输。相机成像包括四种模型：小孔成像模型 (Pinhole camera model)[ 69]、正交投影模型(Orthographic projection)[70]、缩放正交投影模 型(Scaled orthographic projection)[71]、透视投影模型(Perspective projection)[72
如何使用YOLOv5进行物体检测，并通过GraspNet进行6D位姿估计，从而实现机械臂的抓取规划
weixin_40514381的博客
09-12 5546
上述代码展示了如何使用YOLOv5进行物体检测，并通过GraspNet进行6D位姿估计，从而实现机械臂的抓取规划。每种方法和库都有其特定的优缺点，6D位姿估计确保机械臂能够精确地定位物体，不同的应用场景和物体特性需要调整算法和代码。
YOLO6D
qq_44756223的博客
08-06 4257
同时检测RGB图像和预测其6D位姿，不需要多阶段或者检查多重假设 只需要3D bounding box作为物体形状加入训练，不需要详细的3d模型 CNN卷积网络架构 预测与感兴趣的对象的三维模型相关联的虚拟三维控制点（9个点，8个角点，第九个为中心点）的二维图像坐标 给出了二维坐标预测，利用PnP算法计算了目标的6D位姿 首先输入一个完整的彩色图像，用一个全连接层处理，并分割出S x S格（如上...
目标检测与位姿估计（七）：PyTorch-YOLOv4的使用
qq_37662375的博客
08-29 7434
YOLO V4出来也几天了，论文大致看了下，然后看到大量的优秀者实现了各个版本的YOLOV4了。 Yolo v4 论文: https://arxiv.org/abs/2004.10934 AB大神Darknet版本的源码实现: https://github.com/AlexeyAB/darknet 本文针对Pytorch版本实现的YOLOV4进行分析，感谢Tianxiaomo 分享的工程：Pytorch-YoloV4 作者分享的权重文件，下载地址： baidu(https://pan.baidu.
深度学习6D姿态估计pose estimation分类
eight_Jessen的博客
04-18 6013
最近看了几篇6D姿态估计的文章，对他们做个分类。 6D姿态估计就是估计出物体相对于相机的姿态。我把他们分成了 类：1、vote方式 2、latent space方式 1、vote方式 1.1 PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes ...
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv5自适应损失权重的生活垃圾目标检测模型
qq_36130719的博客
09-09 756
人类的日常活动每时每刻都在产生垃圾，而大量的垃圾并没有得到回收处理， 散落各处。城市水体中的生活垃圾污染着城市水源；海洋生物误食海洋中的生活 垃圾，尤其是不可降解塑料，塑料颗粒最后通过食物链又回到人体内；公园里、 路边上散落的烟蒂每日需要消耗很多环卫人力清除。在人类难以到达大洋海底、 清除城市中被随意丢弃的垃圾浪费人力等情况下，使用机器人自主检测垃圾并清 除是一个良好的解决方案。此外，不同的垃圾有不同的价值，所以需要分类并采 取不同的处理方法。
目标检测yolo实战应用案例100讲-基于yolov5的目标检测与6d位姿估计算法研究
12-25
基于yolov5的目标检测与6d位姿估计算法研究案例是一个通过yolov5算法实现目标检测并结合6d位姿估计的实战应用案例。该案例通过讲解yolov5算法原理和实现步骤，结合实际场景中的目标检测与位姿估计需求，在各种现实...
基于YOLO的3D目标检测：YOLO-6D
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02-18 1万+
基于YOLO的3D目标检测：YOLO-6D stone 收藏之前点个赞呗 阅读本文之前需要对yolo算法有所了解，如果不了解的可以看我的两篇文章： stone：你真的读懂yolo了吗？​ zhuanlan.zhihu.comstone：yolo v2详解​zhuanlan.zhihu.com 2D图像的目标检测算法我们已经很熟悉了，物体在2D图像上存在一个2D的bounding b...
yolo-6d-summary;物体检测 6D姿态估计 YOLO Vision
最新发布
10-16
yolo-6d-summary;物体检测 6D姿态估计 YOLO Vision
Yolo-6D(Real-Time Seamless Single Shot 6D Object Pose Prediction)理解
给时光以生命
12-01 9879
Yolo-6D
论文小结：YOLO6D（Tekin）
终生学习，终生成长
09-02 1976
主要内容 将每个物体的3D模型用9个控制点表示，分别是外切包围盒的8个顶点以及3D模型的重心；算法输入为一个单幅完整的彩色图像，如图1(b)；使用图1(a)的卷积网络将图像划分成SxS的Cell，如图1(c)；网络的输出结果用SxSxD的张量表示，如图1(e)，D的维度为(9x2+C+1)，分别包含了9个2D投影点坐标(xi,yi) ，C个类别概率，以及一个置信值。如果某一个Cell的置信值较低，则删除该Cell。可视化结果如图1(d)。 9个2D投影点坐标说明：网络需要预测的9个点的坐标，包括8个
【复现笔记】YOLO-6D复现
weixin_54470372的博客
05-24 1473
解压后如下（打码是我自己添加的文件，非github仓库自带内容，backup压缩包过大，只取了我自己需要的物体）上图加入了保存为png图片的部分，可据图片手动修改。visualize1.py代码文件可由以下链接下载。作者提供了可视化代码valid.ipynb。
YOLO-6D论文的一些相关知识
weixin_39455125的博客
12-12 1176
算法思路： YOLO只预测出2D包围盒顶点，而该论文提出的网络，即作者受到2D物体检测算法YOLO的启发设计的CNN网络，能预测物体3D包围盒顶点的2D投影点，从而可以预测更多的2D投影点； 之后根据这些2D投影点对应的3D点，通过PnP算法估计物体的6DoF位姿。 ...
yolo6d 、singleshotpose数据集下载
singlesmile的博客
05-14 1053
yolo6d 、singleshotpose数据集
6D姿态估计算法汇总
做自己喜欢的事情就好啦
07-22 5795
文章目录6D姿态估计的算法1、DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion (CVPR2019)算法思想主要贡献点2、PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation算法思想主要贡献点3、Normalized Object Coordinate Space for Category-Level 6D Object Pose and Size Estimatio
ubuntu18.04下复现 singleshotpose（yolo-6D） 源代码复现
大家好我说家盛
12-05 6120
源代码地址 首先配置好conda环境（需要提前安装ubuntu18.04和 anaconda或者miniconda） 原代码的说明里说可以选择安装python 3.6也可以装python2.7（我最开始的时候装的是python2.7版本的conda环境，但是折腾了很久，pytorch老装不上，可能是设备比较新的原因）， 一直报错： pose) smile@smile-X3-S-Series-GK7MR0R:~/miniconda3/envs/pose/src/singleshotpose/py2$ py
【深度学习】目标检测之YOLOv2算法&6D姿态估计之YOLO-6D算法
Zhang_Chen_的博客
03-07 5909
1.YOLOv2网络结构以及算法原理；2.YOLO-6D算法原理
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