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標題：MoreFusion: Multi-object Reasoning for 6D Pose Estimation from Volumetric Fusion
作者：Kentaro Wada, Edgar Sucar, Stephen James
星球ID：wl_華科_點雲處理_目標識別
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●論文摘要
機器人與其他智能設備需要根據自身搭載的視覺系統實現高效的目標級場景表達以進行接觸、物理、遮擋等推理。已知的精確目標模型在未知結構的非參數化重建中起着十分重要的作用。我們提出了一種系統，該系統能夠估計實時多視角場景中接觸、遮擋已知目標的精確位姿。我們的方法能從單一的RGBD視角估計3D目標位姿，隨着相機的移動，能夠從多個視角累積位姿估計和非參數化的occupancy信息，並執行聯合優化來對接觸的多個接觸目標進行一致非交叉的位姿估計。
我們在YCB-Video和Cluttered YCB-Video兩個數據集中對所提出的方法的精度和魯棒性進行了實驗驗證。我們展示了一個實施的機器人應用，機器人僅用其搭載的RGB-D信息就能夠精確有序的抓取複雜堆疊的物體。
https://github.com/j96w/DenseFusion
●論文圖集
