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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_點云處理_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(jù)自身搭載的視覺系統(tǒng)實現(xiàn)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(jié)構(gòu)的非參數(shù)化重建中起著十分重要的作用。我們提出了一種系統(tǒng)，該系統(tǒng)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，隨著相機的移動，能夠從多個視角累積位姿估計和非參數(shù)化的occupancy信息，并執(zhí)行聯(lián)合優(yōu)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(shù)據(jù)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復雜堆疊的物體。

https://github.com/j96w/DenseFusion

●論文圖集

總結(jié)

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