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申请/专利权人：东南大学
摘要：一种基于几何信息增强的类别级6D姿态估计方法，引入法向角图作为额外深度表征，设计深度几何信息增强模块融合物体的几何特征和外观纹理特征，从而促使姿态估计模型更好的感知物体几何形状信息；此外引入类别形状先验并自适应的匹配目标实例的几何形变，以此克服同一类别下不同物体的巨大类内差异对模型预测精确度和泛化性的影响。首先对输入的单张RGB‑D图像进行实例分割得到目标实例的信息，结合深度图计算出法向角图以及实例在三维空间的点云，并根据实例的所在类别输入对应的类别形状先验；基于一种多分支的网络结构，分别融合实例几何特征和类别先验特征，进而重建出目标实例在标准化物体坐标空间下的三维点云；最后解算出目标物体的姿态信息。
主权项：1.一种基于几何信息增强的类别级6D姿态估计方法，包括预处理阶段、特征编码阶段和姿态估计阶段，其特征在于，各阶段如下：1预处理阶段：对输入的RGB-D图像进行一系列处理，得到物体实例的外观信息和深度几何信息，并获取对应类别的形状先验信息；2特征编码阶段：通过多分支特征提取网络对预处理得到的输入分别进行特征提取，使用设计的深度几何信息增强模块增强网络对实例的几何特征和外观特征的感知，并且进一步利用类别形状先验提供的类别共享特征与实例几何信息进行结构互补融合，从而有效重建目标实例在标准化坐标空间的三维点云；3姿态估计阶段：特征编码阶段完成后，得到物体实例在观察空间和标准化物体空间下的密集点云特征，建模二者的对应关系并进一步获取姿态敏感特征，最后，通过多层感知器解码得到目标实例的6D姿态与尺寸。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于几何信息增强的类别级6D姿态估计方法
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