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- 05 核心动机
- 06 方法概览
- 07 实验概览
- 08 优缺点
- 09 对我的启发
物体位姿估计 · 2018 · RSS · CCF 未收录
PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes
将语义分割、平移估计和旋转回归结合起来，是 YCB-Video 数据集和早期深度学习 6D pose 方法中的代表工作。
研究方向
物体位姿估计
任务层级
Instance-level
物体设定
Seen objects
输入模态
RGB-D
关键依赖
camera intrinsicsobject maskCAD modeldepth for evaluation/refinement
完整论文元数据 作者、单位、研究方向、数据集、指标、方法标签和阅读状态 展开 收起
- 作者
- Yu Xiang, Tanner Schmidt, Venkatraman Narayanan, Dieter Fox
- 作者单位
- University of Washington / NVIDIA
- 会议 / 期刊
- 会议 · RSS · CCF 未收录
- 研究方向
- 物体位姿估计
- 开源状态
- 已开源
- 阅读状态
- 粗读：已生成 精读：已生成
- 任务设定
- Instance-level · Seen objects
- 关键依赖
- camera intrinsicsobject maskCAD modeldepth for evaluation/refinement
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