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申请/专利权人：上海师范大学
摘要：本发明公开了一种基于全局像素特征融合的物体位姿估计方法，属于机器视觉技术领域。包括：收集RDB‑D图像，建立数据集；构建基于全局像素特征融合的物体位姿估计网络，包括依次连接的实例分割子网络、特征提取子网络、姿态估计子网络以及迭代优化子网络；使用数据集对基于全局像素特征融合的物体位姿估计网络进行训练，得到训练好的网络；获取待估计的RDB‑D图像，使用训练好的基于全局像素特征融合的物体位姿估计网络进行物体位姿估计。本发明采用轻量级实例分割模型，使得计算量更小，检测速度更快；提取颜色特征的同时，对几何信息进一步提取，提高了不同源信息的利用率；又引入全局特征提取，再与像素级融合特征拼接，提高了模型的鲁棒性。
主权项：1.一种基于全局像素特征融合的物体位姿估计方法，其特征在于，包括如下步骤：1收集RDB-D图像，建立数据集，所述RDB-D图像包括RGB图像和深度图像；2构建基于全局像素特征融合的物体位姿估计网络，包括依次连接的实例分割子网络、特征提取子网络、姿态估计子网络以及迭代优化子网络；所述实例分割子网络完成对输入图像的实例分割，根据分割结果通过所述特征提取子网络得到全局像素融合的特征；进而通过所述姿态估计子网络进行初始姿态预测，并通过迭代优化子网络对初始姿态预测进行调整；3使用所述数据集对所述基于全局像素特征融合的物体位姿估计网络进行训练，得到训练好的网络；4获取待估计的RDB-D图像，使用训练好的基于全局像素特征融合的物体位姿估计网络进行物体位姿估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海师范大学 一种基于全局像素特征融合的物体位姿估计方法
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