| 合成数据驱动目标姿态追踪的快速收敛网络 |
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| 引用本文： | 彭泓,王骞,贾迪,赵金源,庞宇恒.合成数据驱动目标姿态追踪的快速收敛网络[J].中国图象图形学报,2024,29(1):147-162. |
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| 作者姓名： | 彭泓 王骞 贾迪 赵金源 庞宇恒 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院, 葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学电子与信息工程学院, 葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学电气与控制工程学院, 葫芦岛 125105 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（61601213）；辽宁省自然科学基金项目（LJ2020FWL004） |
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| 摘 要： | 目的 受遮挡与累积误差因素的影响，现有目标6维（6 dimensions, 6D）姿态实时追踪方法在复杂场景中表现不佳。为此，提出了一种高鲁棒性的刚体目标6D姿态实时追踪网络。方法 在网络的整体设计上，将当前帧彩色图像和深度图像（red green blue-depth map,RGB-D）与前一帧姿态估计结果经升维残差采样滤波和特征编码处理获得姿态差异，与前一帧姿态估计结果共同计算目标当前的6D姿态；在残差采样滤波模块的设计中，采用自门控swish(searching for activation functions)激活函数保留目标细节特征，提高目标姿态追踪的准确性；在特征聚合模块的设计中，将提取的特征分解为水平与垂直两个方向分量，分别从时间和空间上捕获长程依赖并保留位置信息，生成一组具有位置与时间感知的互补特征图，加强目标特征提取能力，从而加速网络收敛。结果 实验选用YCBVideo(Yale-CMU-Berkeley-video)和YCBInEoAT(Yale-CMU-Berkeley in end-of-arm-tooling)数据集。实验结果表明，本文方法追踪速度达到90....
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| 关 键 词： | 6D姿态估计 实时追踪 合成数据 图像处理 特征融合 |
| 收稿时间： | 2023/3/2 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/6/5 0:00:00 |
Fast convergence network for target posetracking driven by synthetic data |
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| Peng Hong,Wang Qian,Jia Di,Zhao Jinyuan,Pang Yuheng.Fast convergence network for target posetracking driven by synthetic data[J].Journal of Image and Graphics,2024,29(1):147-162. |
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| Authors: | Peng Hong Wang Qian Jia Di Zhao Jinyuan Pang Yuheng |
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| Affiliation: | School of Electronic and Information Engineering, Liaoning Technical University, Huludao 125105, China;School of Electronic and Information Engineering, Liaoning Technical University, Huludao 125105, China;Faculty of Electrical and Control Engineering, Liaoning Technical University, Huludao 125105, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | 6D pose estimation real-time tracking synthetic data image processing feature fusion |
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