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#1038
summarized by : Hirokatsu Kataoka
どんな論文か?
センサにより取得した単一のRGB-Dからの物体6D姿勢推定を実施する。入力から物体の3次元姿勢の候補を生成、カメラの動きに合わせて姿勢推定地とノンパラメトリックな占有率を蓄積し、同時最適化を行うことで接触していない場合の姿勢を推定可能である。
新規性
周囲環境から6D姿勢推定、複数物体の同時最適化、図中の(a-d)を全て統合して一括で処理できること、が新規性である。
結果
YCB-VideoとCluttered YCB-Videoにて評価を実施した。DenseFusionと比較しても全ての設定で高い姿勢推定精度を達成した。複雑な環境でも推定精度を比較的損なわないのも大きい。
その他(なぜ通ったか?等)
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