融合注意力特征的遮挡物体6D姿态估计

在机械臂视觉抓取过程中,现有的算法在复杂背景、光照不足、遮挡等条件下,难以对目标物体进行实时、准确、鲁棒的姿态估计。针对以上问题,提出一种基于关键点方法的融合注意力特征的物体6D姿态网络。首先,在跳跃连接（Skip Connection）阶段引入能够聚焦通道空间信息的卷积注意力模块（CBAM）,使编码阶段的浅层特征与解码阶段的深层特征进行有效融合,增强特征图的空间域信息和精确位置通道信息;其次,采用归一化损失函数以弱监督的方式回归每个关键点的注意力图,将注意力图作为对应像素位置上关键点偏移量的权重分数;最后,累加求和得到关键点坐标。实验结果证明,所提网络在LINEMOD数据集和Occlusion LINEMOD数据集上ADD(-S)指标分别达到了91.3%和46.3%。与基于关键点的逐像素投票网络（PVNet）相比ADD(-S)指标分别提升了5.0个百分点和5.5个百分点,验证了所提网络在遮挡场景下有更好的鲁棒性。