2020.08.25报告 Densefusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion

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【paper】DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion 6D姿态估计
suian0424的博客
06-22 2352
组会被分到讲这篇论文，从来没接触过姿态估计相关的东西，本来还有点抵触。但注意到是李飞飞团队做的，就还是认真看了一下。看了之后发现还是很有收获的，就在这里记录一下。 6D 姿态估计 6D指的是6个自由度，旋转的3个自由度+平移的3个自由度，需要估计的目标姿态是相对于相机的坐标系来定义。 6D姿态估计有很多重要的现实应用，例如机器人抓取与控制、自动导航、增强现实等。 Contribution 这篇论文...
笔记：DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion
kadima_WEI的博客
12-22 928
1、提出了DenseFusion，从RGB-D图像中估计一组已知物体的6D姿态 2、DenseFusion分别处理两个数据源，并使用一种新的dense fusion网络来提取像素级密集特征嵌入，从中估计姿态 3、集成了一个端到端迭代姿态细化过程，该过程进一步改进了姿态估计，同时实现了接近实时的推断。 4、实验表明，该方法在YCB视频和LineMOD两个数据集上优于最先进的方法 5、将提出的方法部署到一个真实的机器人上，以基于估计的姿势来抓取和操纵物体
论文解读《DenseFusion：6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion》
ZYLer_的博客
10-30 1945
DenseFusion 的特征提取网络是一种并行异构的架构，其使用一个 CNN 网络从 RGB 图像中提取颜色相关的特征，使用一个 PointNet 从点云中提取形状几何相关的特征。值得注意的是，这里 CNN 卷积输出的特征图是与原图宽高一致的，PointNet 输出的特征也是逐点特征（point-wise feature），即每个点都有相对应的特征。这样就可以根据每个点的索引，在 CNN 输出的特征图上找到唯一的对应，从而将来自点云的几何特征与来及图像的颜色特征进行串联，获得逐点的多模态特征向量。
论文笔记（二）：DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion
xzs1210652636的博客
11-03 1304
DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion文章概括1. 摘要2. 介绍3. 相关工作3.1 来自RGB图像的姿势：3.2 来自深度/点云的姿势：3.3来自RGB-D数据的姿势：4. 模型4.1 结构概括4.2 语义分割4.1 具有残差的SE（3）流形上的跟踪4.2 神经网络的设计4.3 通过PPDR合成数据生成5. 实验5.1 数据集5.1.1 YCB-Video Dataset5.1.2 YCBInEOAT Datase
论文阅读笔记《DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion》
深视
12-30 3511
核心思想   本文提出一种基于RGB-D图像预测目标物体位姿的方法（DenseFusion）。首先，利用一个语义分割网络得到目标物体的分割图像，分别用两个网络用于处理RGB图像和点云图（由深度图获得），将颜色特征和几何特征逐像素的拼接起来，并利用一个特征融合网络获得全局特征。然后将全局特征级联到每个像素的特征向量上，并利用位姿预测网络输出每个像素点对应的位姿估计结果和一个置信度值，最终选择置信度最大的像素点对应的位姿估计结果。本文在此基础上还提出了一种基于深度学习的迭代优化方法，能够在上一次位姿估计的基础上
DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion
11-16
### DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion #### 一、6D目标姿态估计技术概述 6D目标姿态估计是计算机视觉领域的一个重要分支，旨在确定三维空间中的对象位置和方向（即3D平移和3D...
【6Dof位姿估计】DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion代码解读
给时光以生命
03-21 2212
DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion代码解读
论文笔记，物体六自由度位姿估计，DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion
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u010403272的博客
06-23 1万+
论文笔记，物体六自由度位姿估计，DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion链接摘要1，引言2，模型2.1，整体架构插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能...
【6Dof位姿估计】DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion论文理解
给时光以生命
03-02 2336
RGBD生成点云，https://sites.google.com/view/densefusion/
6D姿态估计算法汇总
weixin_44338714的博客
03-29 5213
6D目标检测，和传统的目标检测类似，都是从图像（包括点云）中去识别物体的位置。传统的2D目标检测，像是SSD、YOLO等，识别的结果是一个边界框（bounding box）而3D目标检测的结果则是一个3D的边界框。6D目标检测的输出结果包括两个部分：物体的空间坐标：x, y, z物体的三个旋转角: pitch, yaw, roll传统的6D目标检测可以被分类成以下几种：基于模版匹配基于点基于描述子基于特征基于模版匹配的算法。
论文解读【无人机建图系列】 - DenseFusion：无人机大规模在线密集点云和DSM建图
weixin_43850560的博客
10-24 2076
哈工大 - DenseFusion：无人机大规模在线密集点云和DSM建图 - 论文解读
姿态估计0-05：DenseFusion(6D姿态估计)-源码解析（1）-训练代码初探，框架了解
江南才尽江南山，年少无知年少狂！
11-16 5503
以下链接是个人关于DenseFusion(6D姿态估计) 所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。 姿态估计0-00：DenseFusion(6D姿态估计)-目录-史上最新无死角讲解https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article......
DenseFusion笔记
qq_43056684的博客
01-12 1029
https://blog.csdn.net/u010403272/article/details/93168245 https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/103108492 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1901.04780 主页地址（代码视频）：https://sites.google.com/view/densefusion/ GIthub代码地址：https://github.com/j96w/Dense
论文阅读：DenseFusion
u012894550的博客
07-22 791
论文笔记：DenseFusion DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion 1、现存问题 根据RGB-D图像获得6D物体姿态估计的主要挑战是融合两个数据源 从RGB数据源获取信息时，遇到严重遮挡和光照问题时影响性能 refine的步骤不能和前期程序构成一体优化，影响实时性效率 2、创新点 设计了一个像素级别的RGB和深度信息融合端到端网络能够更好的处理严重遮挡问题 提出了一种迭代方法能够在端到端网络中更好的处理姿态优化问
densefusion翻译
cocool的博客
08-10 1053
准备 https://github.com/j96w/DenseFusion https://github.com/hoangcuongbk80/Object-RPE/tree/master/DenseFusion 翻译 Abstract 之前的网络都是分别从RGB图像和深度图像提出信息，需要做后期处理。Dense Fusion把RBG图像和depth图通过特征融合，做了一个统一的处理。很大程度上提高了速度，并且还提出iterative pose refinement：其能对初步预测的姿态进行提炼，内部实现
姿态估计0-07：DenseFusion(6D姿态估计)-源码解析（3）-PoseNet姿态估算网络详解
江南才尽江南山，年少无知年少狂！
11-18 5426
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姿态估计0-04：DenseFusion(6D姿态估计)-白话给你讲论文-翻译无死角（2）
江南才尽江南山，年少无知年少狂！
11-19 7193
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姿态估计0-10：DenseFusion(6D姿态估计)-源码解析（6）-测试代码注释与详解
江南才尽江南山，年少无知年少狂！
11-24 3860
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DenseFusion: 实时物体融合与识别的创新框架
最新发布
gitblog_00020的博客
04-25 679
DenseFusion: 实时物体融合与识别的创新框架 DenseFusion"DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion" code repository项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DenseFusion 是一个强大的计算机视觉项目，专注于实时的物体识别和融合...
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