基于卷积神经网络的深度图姿态估计算法研究

发布时间：2018-05-28 01:22

  本文选题：姿态估计 + 卷积神经网络　； 参考：《系统仿真学报》2017年11期

【摘要】：随着深度相机的应用,三维场景的重建越来越简单、快速。从单视角的深度场景图像中检索出物体还是比较困难,特别是物体的姿态估计。提出了一种基于卷积神经网络的深度图像姿态估计算法。该算法采用了回归估计来实现姿态的估计。通过3D模型合成大量不同姿态的深度图像样本,从而解决回归估计需要稠密采样的训练数据问题。对于不同类别的物体,分别用线性回归估计来拟合姿态函数。在基于Le Net-5模型上修改了卷积神经网络的结构,使得该网络适用于回归估计。实验结果表明:我们的方法取得了平均误差约4.3°的估计结果,优于其他文献的方法。
[Abstract]:With the application of depth camera, the reconstruction of 3D scene is more and more simple and fast. It is still difficult to retrieve objects from a single view depth scene image, especially the attitude estimation of an object. A depth image attitude estimation algorithm based on convolution neural network is proposed. The algorithm uses regression estimation to realize attitude estimation. A large number of depth image samples with different attitude are synthesized by 3D model to solve the problem of dense sampling training data for regression estimation. For different kinds of objects, the attitude function is fitted by linear regression estimation. The structure of convolution neural network is modified based on Le Net-5 model, which makes it suitable for regression estimation. The experimental results show that the average error of our method is about 4.3 掳, which is better than that of other literatures.
【作者单位】： 江南大学;杭州师范大学;浙江大学;
【基金】：国家自然科学基金青年科学项目(61502133) 浙江省自然科学基金一般项目(LY16F020029)
【分类号】：TP183;TP391.41

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本文编号：1944646