《利用深度学习进行目标姿态估计》2023最新63页论文

本论文旨在利用深度学习技术提高从二维目标图像中估计目标姿态的能力。为此，我们采用了一种名为高分辨率网络（High-Resolution Net）的尖端卷积神经网络来训练关键点检测模型并评估其性能。实验使用了两个不同的数据集，包括 600,000 张合成图像和 77,077 张高能激光束控制研究试验台（HBCRT）图像。这些图像来自六种不同的无人驾驶飞行器，用于训练和评估目的，高分辨率网在 80% 的图像上进行训练，在其余 20% 的图像上进行测试。运行高分辨率网络时使用了 MMPose 框架，这是一个 Python 库，其中包含多种卷积神经网络选项。研究结果表明，High-Resolution Net 在姿势估计方面表现良好，但由于目标形状的对称性，在左右反转方面仍存在明显差距。这项研究为今后利用高分辨率网络进行目标姿态估计研究奠定了基础。进一步的研究将集中式提高图书馆中左右分辨的准确性，以增强这些成果。

本论文分为五章。第一章是引言，介绍了本课题的概况及其相关性，以及如何进行实验。第二章是文献综述，通过相关的学术和行业资料更详细地介绍了这一研究领域。第三章是问题的提出和方法，介绍了将要解决的问题和解决问题的方法。第四章是模拟结果和深度学习性能评估，对结果进行评估，看是否取得了有意义的进展。第五章是结论，从更广阔的视角看待结果，并讨论未来工作的可能性。