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物体位姿估计 · 2018 · CVPR · CCF A

Real-Time Seamless Single Shot 6D Object Pose Prediction

YOLO 风格单阶段网络同时检测物体并回归 3D 包围盒顶点投影,再用 PnP 求姿态,强调实时多物体推理。

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

关键依赖

camera intrinsicsCAD model3D bounding box keypoints
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
作者
Bugra Tekin, Sudipta N. Sinha, Pascal Fua
作者单位
EPFL / Microsoft
会议 / 期刊
会议 · CVPR · CCF A
研究方向
物体位姿估计
开源状态
未开源 / 未整理
阅读状态
粗读:待生成 精读:待生成
任务设定
Instance-level · Seen objects
评估指标
ADD ADD-S 2D Projection

论文原始写法:ADD / ADD-S / 2D Projection

关键依赖
camera intrinsicsCAD model3D bounding box keypoints

Reading Notes

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  2. 02 一句话定位
  3. 03 方法输入与输出
  4. 04 问题设定
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  6. 06 方法概览
  7. 07 实验概览
  8. 08 优缺点
  9. 09 对我的启发

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