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Attention Voting Network with Prior Distance Augmented Loss for 6DoF Pose Estimation 6DoF 포즈 추정을 위한 사전 거리 증강 손실을 사용한 주의 투표 네트워크

Yong HE, Ji LI, Xuanhong ZHOU, Zewei CHEN, Xin LIU

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요약 :

단안 RGB 이미지에서 6DoF 포즈 추정은 어렵지만 근본적인 작업입니다. 단위 방향 벡터 필드 표현과 허프 투표 전략을 기반으로 한 방법은 최첨단 성능을 달성했습니다. 그럼에도 불구하고 그들은 부드러운 방식을 적용합니다. l단위 벡터의 두 요소를 개별적으로 학습하는 데 1개의 손실이 발생하므로 픽셀과 키포인트 간의 이전 거리가 고려되지 않습니다. 위치 오류는 이전 거리에 크게 영향을 받습니다. 본 연구에서는 보다 정확한 벡터 필드 표현을 위해 사전 거리를 활용하는 PDAL(Prior Distance Augmented Loss)을 제안합니다. 또한 적응형 기능 융합을 위한 경량 채널 수준 주의 모듈을 제안합니다. 이 AFAM(Adaptive Fusion Attention Module)을 U-Net에 내장하여 Attention Voting Network를 구축하여 방법의 성능을 더욱 향상시킵니다. 우리는 LINEMOD, OCCLUSION 및 YCB-Video 데이터 세트에 대한 방법의 효율성과 성능 개선을 입증하기 위해 광범위한 실험을 수행합니다. 우리의 실험은 제안된 방법이 상당한 성능 향상을 가져오고 사후 개선 없이 최첨단 RGB 기반 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.7 pp.1039-1048
발행일
2021/07/01
공개일
2021/03/26
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDP7235
원고의 종류
PAPER
범주
이미지 인식, 컴퓨터 비전

작성자

Yong HE
  Chongqing University
Ji LI
  Chongqing University
Xuanhong ZHOU
  Chongqing University
Zewei CHEN
  Chongqing University
Xin LIU
  Chongqing University

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