申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2023-12-11

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745815A

主分类号：G06T7/73

分类号：G06T7/73;G06V10/46;G06V10/75;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明提供一种等变性注意力迭代稀疏采样的物体6D姿态估计方法及系统，方法：S1.制作观察图的数据集；S2.从观察图的RGB上采样一组2D坐标序列，并将其与深度图对齐，获得采样点的3D坐标；S3.随机初始化一个姿态作为渲染位姿；S4.设置渲染器的渲染位姿，生成在采样2D坐标上对应的渲染像素和3D坐标；S5.将观察像素、渲染像素以及它们对应的3D坐标输入到等变性注意力迭代网络的模型中，输出观察图和渲染图的残差位姿；S6.将残差位姿反馈到上一次的渲染位姿，得到新的渲染位姿，并重复执行S4‑S5；S7.重复执行S2‑S6，对数据集进行迭代训练，直到模型收敛，结束迭代并保存模型的权重文件；S8.利用训练好的模型对测试图片进行6D位姿估计。

主权项：1.一种等变性注意力迭代稀疏采样的物体6D姿态估计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.制作观察图的数据集，包含RGB图和深度图；S2.从观察图的RGB上采样一组2D坐标序列，并将其与深度图对齐，获得采样点的3D坐标；S3.随机初始化一个姿态作为渲染位姿；S4.设置渲染位姿，生成在采样2D坐标上对应的渲染像素和3D坐标；S5.将观察像素、渲染像素以及对应的3D坐标输入到等变性注意力迭代网络的模型中，输出观察图和渲染图的残差位姿；S6.将残差位姿反馈到上一次的渲染位姿，得到新的渲染位姿，并重复执行数次步骤S4-S5；S7.重复执行步骤S2-S6，对数据集进行迭代训练，直到模型收敛，结束迭代并保存模型的权重文件；S8.利用训练好的模型对测试图片进行6D位姿估计。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州电子科技大学 一种等变性注意力迭代稀疏采样的物体6D姿态估计方法及系统

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