【泡泡一分钟】SSD6D：基于RGB的三维检测和6自由度位姿估计(ICCV2017-159)

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标题：SSD-6D: Making RGB-Based 3D Detection and 6D Pose Estimation Great Again

作者：Wadim Kehl, Fabian Manhardt, et al.

来源：International Conference on Computer Vision (ICCV 2017)

编译：陈世浪

审核：颜青松

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摘要

在本文中，作者提出了一种新的方法来检测三维模型实例和仅仅从RGB数据中估计其六自由度位姿。为此，作者拓展了流行的SSD范式，以覆盖整个6自由度位姿空间，并只对合成模型的数据进行训练。

作者提出的方法在多个有挑战性的RGB-D数据集进行测试表明其方法优于目前最先进的方法。此外，作者的方法在10赫兹左右的效果比相关的方法都要快很多。为了可再现性，作者公开了相关训练网络和代码。

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Abstract

We present a novel method for detecting 3D model instances and estimating their 6D poses from RGB data in a single shot. To this end, we extend the popular SSD paradigm to cover the full 6D pose space and train on synthetic model data only. Our approach  competes or surpasses current state-of-the-art methods that leverage RGBD data on multiple challenging datasets. Furthermore, our method produces these results at around 10Hz, which is many times faster than the related methods. For the sake of reproducibility, we make our trained networks and detection code publicly available.

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