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#se(3)-TrackNet
se(3)-TrackNet: 基于合成域图像残差校准的数据驱动6D姿态跟踪
2 个月前
本文介绍了一种名为se(3)-TrackNet的新型神经网络架构,用于长期6D姿态跟踪。该方法通过合成数据训练,实现了在真实图像上的有效工作,并在多个基准测试中展现出优异的性能。
iros20-6d-pose-tracking
se(3)-TrackNet
6D姿态跟踪
机器人操作
RGB-D图像
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
iros20-6d-pose-tracking
se(3)-TrackNet通过校准合成图像残差,实现视频序列中的6D姿态跟踪,适用领域包括机器人操控和增强现实。其神经网络架构有效减少域迁移,并采用Lie Algebra实现三维定向表示,即使仅使用合成数据训练也能在真实图像中工作。研究表明,在遮挡条件下,该方法提供稳定和精准的姿态估计,计算效率高达90.9Hz。
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