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【泡泡点云时空】FFB6D:用于6D位姿估计的全流程双向融合网络

泡泡机器人SLAM  · 公众号  · 机器人  · 2021-10-12 23:00
泡泡点云时空,带你精读点云领域顶级会议文章标题:FFB6D: A Full Flow Bidirectional Fusion Network for 6D Pose Estimation作者:Yisheng He, Haibin Huang, Haoqiang Fan, Qifeng Chen, Jian Sun来源:CVPR 2021 Oral编译:林逸泰审核:王志勇欢迎个人转发朋友圈;其他机构或自媒体如需转载,后台留言申请授权摘要     本文提出了FFB6D,一个可以从单张RGBD图像中估计6D位姿的全流程双向融合网络。RGB图像的外观(appearance)信息和深度图中的几何(geometry)信息是互补的数据源,但是至今依旧没有方法能充分利用他们,本文提出的FFB6D融合了外观信息和几何信息以用于表征学习并输出表征选择。特别地,在表征学习阶段,我们构建了两个神经网络的在整个流程中的双向融合模块,即,融合在每个编解码层中进



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