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使用可区分渲染器实现多视图对象姿态优化( Multi-View Object Pose Refinement with Differentiable Renderer )
I Shugurov I Pavlov S Zakharov S Ilic
本文介绍了一种新的多视点6自由度目标姿态精化方法，重点是改进基于合成数据训练的姿态精化方法。它依赖于DPOD检测器，该检测器在模型顶点和每帧图像像素之间产生密集的2D-3D对应关系。我们选择使用多帧已知的相对相机变换，允许通过可解释的ICP类损失函数引入几何约束。损失函数用一个可微的渲染器实现，并进行迭代优化。我们还证明了一个完全的检测和精化流水线，它只对合成数据进行训练，可以用于真实数据的自动标注。我们对LineMOD,Occlusion,Homebread和YCB-V数据集进行了定量评估,并报告了与在合成数据和真实数据上训练的最先进方法相比较的优异性能。我们的经验表明，我们的方法只需要很少的帧数，并且在外部摄像机标定中对近距离摄像机位置和噪声具有很强的鲁棒性，使得它的实际应用更加容易和普遍。
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