今天15點(diǎn)大講堂 | DeepIM: 基于單張RGB圖像的物體姿態(tài)估計(jì)

雷鋒網(wǎng)AI研習(xí)社訊：物體姿態(tài)估計(jì)在機(jī)器人領(lǐng)域（如機(jī)械臂抓?。?，AR/VR領(lǐng)域，無(wú)人駕駛領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，在物體跟蹤，建模等相關(guān)領(lǐng)域也有著重要的影響。任務(wù)提供物體三維模型和一張RGB(D)圖像，要求精確估計(jì)該物體在圖像中的位置。雖然RGB相機(jī)有著廣視角，高分辨率，可以室外工作等一系列優(yōu)點(diǎn)，可是由于缺少?gòu)?qiáng)大的基于RGB圖像的姿態(tài)優(yōu)化方法，基于RGB圖像的在該任務(wù)上的精度遠(yuǎn)低于基于RGB-D圖像的方法。本工作提出了一個(gè)解決方案，能大幅度提升RGB圖像上物體姿態(tài)估計(jì)的精度，多個(gè)指標(biāo)追平乃至超越基于RGB-D圖像的方法的結(jié)果。

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DeepIM: 基于單張RGB圖像的物體姿態(tài)估計(jì)

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李益，華盛頓大學(xué)博士生，本科碩士畢業(yè)于清華大學(xué)，COCO2016冠軍，R-FCN, FCIS, Deformable-Conv作者。

 

分享提綱

1. 任務(wù)背景介紹：什么是物體姿態(tài)估計(jì)，以及為什么要在RGB圖像上做

2. 網(wǎng)絡(luò)整體框架：迭代更新估計(jì)結(jié)果并重新預(yù)測(cè)殘差

3. 關(guān)鍵點(diǎn)：如何設(shè)計(jì)合理的representation來(lái)表示預(yù)測(cè)結(jié)果

4. ablation study & results：各個(gè)設(shè)計(jì)的原因和思考，和其他方法的比較

5. 擴(kuò)展探究：在沒(méi)見過(guò)的物體上也能有效

分享時(shí)間

北京時(shí)間 11 月 07 日（周三） 15：00

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http://www.mooc.ai/open/course/592

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