01

摘要

最近，基于RGBD的類別級(jí)6D物體姿態(tài)估計(jì)在性能上取得了很大的進(jìn)步，然而，對(duì)于深度信息的需求阻礙了其更廣泛的應(yīng)用。為了解決這一問(wèn)題，本文提出了一種 "物體深度重建網(wǎng)絡(luò)"（OLD-Net）的新方法。該方法僅輸入RGB圖像進(jìn)行類別級(jí)6D物體姿態(tài)估計(jì)。我們通過(guò)將類別級(jí)形狀先驗(yàn)變形為物體級(jí)深度和規(guī)范的NOCS表示，從而實(shí)現(xiàn)由單目RGB圖像中直接預(yù)測(cè)物體級(jí)深度。我們引入了兩個(gè)新的模塊，即歸一化全局位置提示（NGPH）和形狀感知解耦深度重建（SDDR）模塊，以學(xué)習(xí)高精度的物體級(jí)深度和形狀表示。最后，通過(guò)將預(yù)測(cè)的規(guī)范表征與反向投影的物體級(jí)深度對(duì)齊，解決了6D物體的姿態(tài)問(wèn)題。在CAMERA25和REAL275數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的廣泛實(shí)驗(yàn)表明，雖然我們的模型，但達(dá)到了最先進(jìn)的性能。??

02

本文主要工作

本文提出了一種基于RGB的類別級(jí)6D物體姿態(tài)估計(jì)新方法——Object Level Depth reconstruction Network(OLD-Net)。上圖右示為OLD-Net的主要管道。具體而言，從輸入的RGB圖像中同時(shí)預(yù)測(cè)物體級(jí)深度和NOCS表示，并將兩者對(duì)齊預(yù)測(cè)6D物體的姿態(tài)。與以往通過(guò)重構(gòu)網(wǎng)格預(yù)測(cè)物體區(qū)域深度的方法不同，本文采用端到端方式直接從RGB圖像中預(yù)測(cè)物體的觀測(cè)深度。

要獲得物體區(qū)域的深度，一種直接的方法是預(yù)測(cè)場(chǎng)景級(jí)深度。然而，由于視場(chǎng)的多樣性，通常預(yù)測(cè)的景深較粗，導(dǎo)致物體形狀細(xì)節(jié)的丟失。姿態(tài)估計(jì)性能也會(huì)受到影響。為了解決這一問(wèn)題，我們通過(guò)直接學(xué)習(xí)變形類別級(jí)形狀先驗(yàn)重構(gòu)物體級(jí)深度。與預(yù)測(cè)場(chǎng)景級(jí)深度圖相比，重建對(duì)象級(jí)深度圖計(jì)算方便，能夠更好地保存形狀細(xì)節(jié)，有利于后續(xù)的物體級(jí)深度和NOCS表示對(duì)齊過(guò)程。

為了更好地重構(gòu)物體級(jí)深度，在OLD-Net中提出了一種新的模塊——?dú)w一化全局位置提示(NGPH)，以平衡場(chǎng)景級(jí)全局信息和局部特征級(jí)形狀細(xì)節(jié)。NGPH是帶相機(jī)本征的歸一化二維檢測(cè)結(jié)果，提供物體在場(chǎng)景中的絕對(duì)深度的全局位置線索，以及對(duì)不同相機(jī)捕捉到的圖像的泛化能力。此外，利用形狀感知解耦深度重建(SDDR)方法預(yù)測(cè)形狀細(xì)節(jié)和絕對(duì)深度。SDDR利用兩個(gè)獨(dú)立的深度網(wǎng)絡(luò)將絕對(duì)深度解耦預(yù)測(cè)為形狀點(diǎn)和深度平移。直觀上，形狀點(diǎn)是為了保留形狀細(xì)節(jié)，而深度平移是為了預(yù)測(cè)絕對(duì)物體中心。

除深度外，我們進(jìn)一步采用基于RGBD的方法預(yù)測(cè)目標(biāo)對(duì)象的NOCS表示。在訓(xùn)練過(guò)程中使用鑒別器提高重建質(zhì)量。在NOCS表示和觀測(cè)到的物體級(jí)深度都被預(yù)測(cè)之后，我們將物體級(jí)深度逆向投影到點(diǎn)云中。通過(guò)Umeyama算法對(duì)它們進(jìn)行對(duì)齊，求解出6D物體姿態(tài)。我們?cè)贑AMERA25數(shù)據(jù)集和REAL275數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有先進(jìn)的性能。

03

網(wǎng)絡(luò)主要結(jié)構(gòu)

主要的OLD-Net的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如上圖所示。

我們的pipeline以圖像??和一個(gè)形狀先驗(yàn)??作為輸入。圖像由一個(gè)訓(xùn)練過(guò)的檢測(cè)器(Detect-Net)裁剪，用以表示物體特定的信息。采用均值嵌入的編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)物體類別的形狀先驗(yàn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，來(lái)解決類別差異的問(wèn)題。

然后，將圖像和形狀先驗(yàn)輸入到OLD-Net中，重建上圖頂部所示的物體級(jí)深度。此外，OLD-Net還將來(lái)自(Detect-Net的二維檢測(cè)結(jié)果和攝像機(jī)本征信息作為輸入，并將其歸一化為NGPH。在OLD-Net中采用一種形狀感知的解耦深度重建方案來(lái)保持物體的形狀細(xì)節(jié)和絕對(duì)中心。

最后，利用深度網(wǎng)絡(luò)對(duì)NOCS表示進(jìn)行預(yù)測(cè)。然后，我們將對(duì)象級(jí)深度反向投影到點(diǎn)云中，采用Umeyama算法恢復(fù)物體姿態(tài)。

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OLD-Net

如上圖圖OLD-Net的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)所示，OLD-Net以圖像、形狀先驗(yàn)和NGPH為輸入，首先使用兩個(gè)MLP和一個(gè)CNN學(xué)習(xí)圖像特征圖??，先驗(yàn)特征??，位置特征??。然后，利用這些特征，利用形狀感知解耦深度重構(gòu)(SDDR)方案同時(shí)預(yù)測(cè)形狀點(diǎn)和深度平移。最后，將形狀點(diǎn)和深度平移重新組合在一起，得到物體級(jí)深度。接下來(lái)，我們?cè)敿?xì)介紹NGPH和SDDR。

規(guī)范化全局位置提示

我們的旨在直接從高質(zhì)量的圖像中預(yù)測(cè)物體層次的深度。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的最直接方法是預(yù)測(cè)場(chǎng)景級(jí)深度圖。然而，從原始圖像預(yù)測(cè)場(chǎng)景級(jí)深度圖的計(jì)算成本很高。此外，它還可能導(dǎo)致物體形狀細(xì)節(jié)的丟失。而形狀細(xì)節(jié)對(duì)于我們的管道非常重要，因?yàn)槲覀冃枰獙?duì)齊兩個(gè)3D表示來(lái)恢復(fù)物體的姿態(tài)。因此，我們選擇以特定物體的圖像作為輸入來(lái)預(yù)測(cè)物體級(jí)深度。然而，由于裁剪和調(diào)整大小的操作，圖像失去了目標(biāo)的絕對(duì)全局位置信息，導(dǎo)致預(yù)測(cè)深度存在尺度模糊。為此，我們提出了NGPH，通過(guò)提供絕對(duì)全局位置信息和解決尺度模糊，很好地解決了這一問(wèn)題。

我們選擇Detect-Net輸出的2D邊界框(l, t, r, b)的參數(shù)組成NGPH，它代表左、上、右，下二維邊界框的坐標(biāo)。這些信息足夠有效，可以提供給網(wǎng)絡(luò)來(lái)推斷尺度線索。例如，如果所有的圖像都是由同一臺(tái)相機(jī)捕獲的，則恢復(fù)物體的絕對(duì)深度。然而，圖像通常會(huì)被不同的相機(jī)收集。從單目RGB圖像中推斷出物體的絕對(duì)深度會(huì)受到相機(jī)本身的影響，這是一個(gè)常識(shí)。因此，我們提出將相機(jī)本征注入NGPH中。因此，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)也可以被推廣到其他由不同相機(jī)捕捉到的圖像。我們通過(guò)將2D邊界框和攝像機(jī)intrinsic歸一化到規(guī)范坐標(biāo)中來(lái)使用它們:?其中??表示我們使用的最終NGPH。???和??表示相機(jī)光學(xué)中心坐標(biāo)，??和??表示焦距。前兩個(gè)術(shù)語(yǔ)將對(duì)象的邊界框大小與焦距歸一化，消除了對(duì)象大小引起的尺度模糊。后四個(gè)術(shù)語(yǔ)使用邊界框的焦距和大小對(duì)物體的中心進(jìn)行歸一化，消除了模糊性，但保留了位置信息。該方法雖然簡(jiǎn)單，但在對(duì)象級(jí)深度重構(gòu)中是必不可少的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，NGPH雖然簡(jiǎn)單，但在物體層次深度重建中不可或缺。

形狀感知解耦深度重建

OLD-Net中使用的特征是重塑后的圖像特征矩陣??（其中??為像素?cái)?shù))，位置特征??，先驗(yàn)特征??。我們還應(yīng)用MLPs和自適應(yīng)池化??，得到全局圖像特征集??和全局先驗(yàn)特征集??。

形狀點(diǎn)預(yù)測(cè)：我們采用了形狀先驗(yàn)變形(SPD)的思想重構(gòu)形狀點(diǎn)，這將為模型提供更多的物體形狀約束。具體來(lái)說(shuō)，利用上述特征，網(wǎng)絡(luò)將學(xué)習(xí)一個(gè)形變場(chǎng)??，一個(gè)??，并將先前的形狀先驗(yàn)反向投影到對(duì)象級(jí)深度的點(diǎn)云中:?為了學(xué)習(xí)??，我們重復(fù)??,??,??共??次并將它們與??連接。將連接的特征輸入到MLP中以學(xué)習(xí)??。類似地，為了學(xué)習(xí)??，我們重復(fù)??,??,??共??次，并將它們與??連接。另一個(gè)MLP用于學(xué)習(xí)??。在本文中，我們使用形狀先驗(yàn)來(lái)預(yù)測(cè)對(duì)象級(jí)深度，為未來(lái)基于RGB的工作提供指導(dǎo)。

深度變換預(yù)測(cè)：為了學(xué)習(xí)物體中心的絕對(duì)位置，我們建議使用一個(gè)獨(dú)立的MLP來(lái)學(xué)習(xí)深度平移。我們連接??和??作為輸入。輸出是表示對(duì)象中心絕對(duì)深度的單個(gè)值。我們把它命名為??。

SDDR方案主要從三個(gè)方面來(lái)保留對(duì)象形狀細(xì)節(jié)。首先，由于我們只使用圖像塊來(lái)重建物體層深度，模型可以專注于物體的形狀而不是整個(gè)場(chǎng)景的幾何形狀。其次，形狀先驗(yàn)對(duì)物體的形狀提供了強(qiáng)大的約束，使其更容易恢復(fù)形狀細(xì)節(jié)。第三，分別學(xué)習(xí)絕對(duì)物體中心和物體形狀，并給予不同的注意。

在??和??被預(yù)測(cè)后，對(duì)象級(jí)深度可以表示為??，其中??為??的第三分量。注意，我們選擇監(jiān)督Z而不是反向投影的點(diǎn)云。因?yàn)橐环矫妫W(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中更容易學(xué)習(xí)Z，另一方面，將Z逆向投影到點(diǎn)云上進(jìn)行對(duì)齊，物體的2D坐標(biāo)將為全局位置提供額外的約束，這也有利于最后的物體姿態(tài)的恢復(fù)步驟。

04

NOCS預(yù)測(cè)

我們還預(yù)測(cè)管道中目標(biāo)對(duì)象的NOCS表示，這是一種規(guī)范表示，用于與物體級(jí)深度對(duì)齊，以恢復(fù)6D對(duì)象姿勢(shì)。為了預(yù)測(cè)NOCS表示，我們將Z反投影到點(diǎn)云中，并將其輸入到MLP中，以獲得深度特征??。取??,??,??輸入，類似于重建對(duì)象級(jí)深度，我們使用SPD來(lái)預(yù)測(cè)NOCS表示:?然而，我們發(fā)現(xiàn)在某些情況下，??不夠真實(shí)，這將影響最終的6D目標(biāo)姿態(tài)估計(jì)精度。因此我們采用對(duì)抗訓(xùn)練策略訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。具體來(lái)說(shuō)，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)判別器來(lái)判斷預(yù)測(cè)的NOCS表示是否足夠真實(shí)。判別器的優(yōu)化目標(biāo)可表示為:?同樣，NOCS預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化目標(biāo)??:??在訓(xùn)練過(guò)程中，對(duì)判別器和NOCS預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行迭代更新。兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)都將通過(guò)對(duì)抗變得越來(lái)越強(qiáng)大。因此，預(yù)測(cè)的NOCS表現(xiàn)也會(huì)變得越來(lái)越現(xiàn)實(shí)。

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損失函數(shù)

對(duì)于物體級(jí)深度重建，我們使用Z和真實(shí)值的L1損失:?對(duì)于NOCS表示預(yù)測(cè)，我們使用損失函數(shù)包括重建的NOCS表示和真實(shí)值之間的平滑L1 loss ??，倒角距離損失??，交叉熵?fù)p失??，以鼓勵(lì)分配矩陣xmnocs的峰值分布，L2正則化損失。我們使用的總損失函數(shù)為:?

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實(shí)驗(yàn)

我們通過(guò)PyTorch實(shí)現(xiàn)我們的方法，并使用Adam優(yōu)化器對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。我們?cè)谟?xùn)練過(guò)程中隨機(jī)選擇1024像素來(lái)預(yù)測(cè)深度。Detect-Net是Mask-RCNN。使用帶有ResNet-18骨干的PSPNet來(lái)學(xué)習(xí)圖像特征。形狀先驗(yàn)點(diǎn)數(shù)為1024。我們?cè)O(shè)C = 64, ???= 1024。該模型訓(xùn)練50個(gè)epoch，批次大小為96。主網(wǎng)絡(luò)的初始學(xué)習(xí)率為0.0001，第40個(gè)epoch的衰減率為0.1。我們?cè)贑AMERA25數(shù)據(jù)集和REAL275數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。

重建質(zhì)量評(píng)價(jià)：

在我們的工作中，主要思想是重建物體級(jí)深度和NOCS表示。因此，我們首先在表1中評(píng)估我們方法的重構(gòu)質(zhì)量。計(jì)算反向投影深度與地面真實(shí)值之間的倒角距離，驗(yàn)證深度重建的質(zhì)量。我們也計(jì)算預(yù)測(cè)的NOCS值與真實(shí)NOCS值之間的倒角距離評(píng)價(jià)NOCS預(yù)測(cè)質(zhì)量。

如上表所示對(duì)于物體級(jí)深度重構(gòu)，REAL275數(shù)據(jù)集的誤差小于2cm。對(duì)于NOCS預(yù)測(cè)，REAL275數(shù)據(jù)集的誤差也接近2cm。與我們的大物體尺寸和景深相比，2厘米是一個(gè)相對(duì)較小的尺度誤差。因此，我們可以得出結(jié)論，我們的方法確實(shí)具有良好的物體級(jí)深度重構(gòu)質(zhì)量和NOCS表示預(yù)測(cè)質(zhì)量。在CAMERA25數(shù)據(jù)集上，大多數(shù)類別的NOCS表示預(yù)測(cè)誤差仍在2cm以下。然而，物體級(jí)深度構(gòu)造誤差增加到3cm到5cm。其原因可能是在較大的合成數(shù)據(jù)集中存在較大的深度分布方差。這一觀察結(jié)果還表明，重構(gòu)物體級(jí)深度比預(yù)測(cè)NOCS表示更難。

6D位姿估計(jì)的定量結(jié)果:

我們將我們的方法與下表中最先進(jìn)的方法進(jìn)行定量比較。

我們首先將我們的方法與Lee et al.在CAMERA25數(shù)據(jù)集上進(jìn)行比較。Lee等人通過(guò)首先重建網(wǎng)格，然后將網(wǎng)格渲染成深度圖來(lái)預(yù)測(cè)深度。相比之下，我們選擇直接重構(gòu)對(duì)象級(jí)深度，這更簡(jiǎn)單，也更有效。我們可以看到，我們的方法在6個(gè)指標(biāo)中的4個(gè)指標(biāo)上優(yōu)于Lee et al.。在最嚴(yán)格的10?10cm度量，我們的方法超過(guò)Lee等人4.2分，這是一個(gè)顯著的改進(jìn)。在IoU25和IoU50指標(biāo)上，盡管我們的結(jié)果略低于Lee等人，但我們?nèi)匀粚?shí)現(xiàn)了相當(dāng)?shù)男阅堋＿@些結(jié)果表明，使用我們的SDDR方案和NGPH重構(gòu)對(duì)象級(jí)深度是比重構(gòu)對(duì)象網(wǎng)格更好的選擇。主要原因可能是，如果深度平移和形狀點(diǎn)解耦，網(wǎng)絡(luò)更容易學(xué)習(xí)有用的信息，如物體的形狀細(xì)節(jié)或物體的絕對(duì)中心。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證我們重構(gòu)物體級(jí)深度比估計(jì)場(chǎng)景級(jí)深度的動(dòng)機(jī)和好處，我們將我們的方法與下表中的兩個(gè)場(chǎng)景級(jí)深度估計(jì)基線進(jìn)行比較。場(chǎng)景級(jí)基線-1和場(chǎng)景級(jí)基線-2共享相同的編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。不同的是，在訓(xùn)練時(shí)，場(chǎng)景級(jí)基線-1與NOCS重構(gòu)分支共享編碼器，而場(chǎng)景級(jí)基線-2獨(dú)立訓(xùn)練深度估計(jì)器。這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)都經(jīng)過(guò)精心調(diào)優(yōu)，以實(shí)現(xiàn)最佳性能。下表顯示了OLD-Net顯著優(yōu)于兩個(gè)場(chǎng)景級(jí)基線。原因可能是由預(yù)測(cè)的物體級(jí)深度OLD-Net在保存形狀細(xì)節(jié)方面比粗糙的場(chǎng)景級(jí)深度要好得多，而形狀細(xì)節(jié)對(duì)于NOCS深度對(duì)齊過(guò)程至關(guān)重要。

所有這些結(jié)果都證明了我們的方法的優(yōu)越性。此外，我們還在下圖中展示了3D IoU、旋轉(zhuǎn)誤差和平移誤差的不同閾值下的平均精度(AP)圖。我們將我們的方法與基于rgbd的NOCS方法進(jìn)行比較。從圖中可以看出，我們的方法在所有類別的IoU和旋轉(zhuǎn)方面都表現(xiàn)出色。旋轉(zhuǎn)預(yù)測(cè)的優(yōu)異性能很大程度上是由于我們將形狀點(diǎn)解耦到深度之外，以保留形狀細(xì)節(jié)。在對(duì)準(zhǔn)中，旋轉(zhuǎn)是否準(zhǔn)確主要取決于物體形狀的質(zhì)量。因此，我們的模型在旋轉(zhuǎn)預(yù)測(cè)方面甚至達(dá)到了與基于rgbd的方法相當(dāng)?shù)男阅堋Ｏ啾戎拢趓gbd的預(yù)測(cè)結(jié)果相對(duì)較低。這是因?yàn)閺膯文縍GB圖像中恢復(fù)物體的絕對(duì)全局位置是一個(gè)問(wèn)題。因此，今后的工作應(yīng)更加重視獲得更精確的絕對(duì)深度預(yù)測(cè)。

6D位姿估計(jì)的定性結(jié)果:

為了定性分析我們方法的有效性，我們將估計(jì)的邊界框可視化，如下圖所示。給出了綜合數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)的計(jì)算結(jié)果。可以看出，OLD-Net可以預(yù)測(cè)的物體邊界框，這對(duì)于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品來(lái)說(shuō)是足夠準(zhǔn)確的。在下圖中我們還展示了一些失敗案例。OLDNet有時(shí)可能會(huì)漏掉物體。我們把解決它作為我們未來(lái)的工作。

07

消融實(shí)驗(yàn)

Vanilla?SPD:

我們采用SPD來(lái)學(xué)習(xí)SDDR中的形狀點(diǎn)。人們可能會(huì)想，我們的模型的良好性能是否來(lái)自于SPD，而不是我們?cè)O(shè)計(jì)的其他模塊。因此，我們展示了僅使用普通SPD模塊(不使用OLD-Net，不使用SDDR，僅使用SPD直接預(yù)測(cè)對(duì)象級(jí)深度的反向投影點(diǎn)云)時(shí)的性能。沒(méi)有我們的其他設(shè)計(jì)，Vanilla SPD的性能很差。

SDDR方案的影響：

在本文中，SDDR被引入，將物體級(jí)深度解耦為深度轉(zhuǎn)換和形狀點(diǎn)。與Vanilla SPD相比，我們?cè)谙卤碇械乃心Ｐ桶姹径疾捎昧薙DDR方案，因此，它們的性能在很大程度上得到了改善。

表中的第3行，我們沒(méi)有使用兩個(gè)單獨(dú)的模塊來(lái)獨(dú)立學(xué)習(xí)深度轉(zhuǎn)換和形狀點(diǎn)，而是使用一個(gè)單一的模塊直接預(yù)測(cè)絕對(duì)的物體級(jí)深度。我們發(fā)現(xiàn)，IoU25指標(biāo)和IoU50指標(biāo)下降了很多。這可能是因?yàn)槿绻话焉疃冉怦畛鰜?lái)，網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)丟失物體的細(xì)節(jié)，如物體的長(zhǎng)寬高比例或一些特定的物體成分。此外，在第4行，我們顯示了用MLP代替SPD來(lái)預(yù)測(cè)形狀點(diǎn)的結(jié)果，即直接回歸NOCS和物體級(jí)深度。很明顯，所有的指標(biāo)都有明顯的下降。這個(gè)結(jié)果證明了在SDDR中采用SPD是非常必要的。SPD為模型提供了關(guān)于物體形狀的強(qiáng)大約束。請(qǐng)注意表的第3行和第4行，雖然我們刪除了一些設(shè)計(jì)，但屬于物體的像素的二維坐標(biāo)仍被用于反向投影（它也是SDDR的一部分），這將為絕對(duì)深度提供額外的約束。否則，性能會(huì)更差，如表第2行所示，它直接預(yù)測(cè)了物體點(diǎn)云。總之，SDDR方案在OLD-Net中對(duì)物體形狀細(xì)節(jié)的保存和絕對(duì)物體中心的預(yù)測(cè)都起著重要的作用。

NGPH的影響：

由于我們的模型只采取RGB圖像來(lái)預(yù)測(cè)深度以保存形狀細(xì)節(jié)，全局位置信息將被丟失。為了彌補(bǔ)這一缺陷，我們將NGPH注入到我們的網(wǎng)絡(luò)中。在表的第5行中，我們將NGPH從我們的網(wǎng)絡(luò)中移除，以研究其影響。當(dāng)它被移除后，所有的指標(biāo)都下降了很多。這是因?yàn)椋瑳](méi)有NGPH，網(wǎng)絡(luò)就很難預(yù)測(cè)絕對(duì)深度。盡管三維點(diǎn)之間的相對(duì)位置可以從圖像中推斷出來(lái)，但錯(cuò)誤的絕對(duì)深度會(huì)使我們很難通過(guò)對(duì)齊來(lái)準(zhǔn)確恢復(fù)物體的姿勢(shì)。

我們采用對(duì)抗性訓(xùn)練策略來(lái)提高預(yù)測(cè)的NOCS表示的質(zhì)量。當(dāng)它被移除時(shí)，如表的倒數(shù)第二行所示，除了10?指標(biāo)外，所有指標(biāo)都下降了。這一結(jié)果證明了對(duì)抗性訓(xùn)練對(duì)于提高性能是必要的。它還表明，NOCS表示的質(zhì)量和對(duì)象層面的深度都很重要。兩者都不能被忽視。

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總結(jié)

本文提出了一種新的基于rgb的類別級(jí)6D目標(biāo)位姿估計(jì)網(wǎng)絡(luò)OLD-Net。利用形狀先驗(yàn)直接預(yù)測(cè)物體層次深度是我們研究的關(guān)鍵。在OLD-Net中引入了歸一化全局位置提示和形狀感知解耦深度重構(gòu)方案。我們還使用對(duì)抗性訓(xùn)練預(yù)測(cè)管道中對(duì)象的規(guī)范NOCS表示。在真實(shí)數(shù)據(jù)集和合成數(shù)據(jù)集上的大量實(shí)驗(yàn)表明，我們的方法可以實(shí)現(xiàn)新的最先進(jìn)的性能。

編輯：黃飛

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