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为了解决目前机器人在物体被遮挡以及光照不足的环境下难以实现精准6DoF姿态估计的问题,提出了一个基于像素级特征融合的神经网络框架。该框架包含三个模块,分别为RGB特征提取网络模块、像素融合结构模块以及6D姿态回归网络模块。其中RGB特征提取网络主要用于分割目标物体并进行特征的提取;像素融合结构负责将RGB特征和三维多视角特征进行融合;最后一个模块将三维点云像素进行融合,并输出物体6D姿态结构。通过在YCB-Video数据集、LINEMOD数据集以及处理后的YCB-O cclusion数据集上的实验证