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融合注意力特征的遮挡物体6D姿态估计
文献摘要：
在机械臂视觉抓取过程中,现有的算法在复杂背景、光照不足、遮挡等条件下,难以对目标物体进行实时、准确、鲁棒的姿态估计.针对以上问题,提出一种基于关键点方法的融合注意力特征的物体6D姿态网络.首先,在跳跃连接(Skip Connection)阶段引入能够聚焦通道空间信息的卷积注意力模块(CBAM),使编码阶段的浅层特征与解码阶段的深层特征进行有效融合,增强特征图的空间域信息和精确位置通道信息;其次,采用归一化损失函数以弱监督的方式回归每个关键点的注意力图,将注意力图作为对应像素位置上关键点偏移量的权重分数;最后,累加求和得到关键点坐标.实验结果证明,所提网络在LINEMOD数据集和Occlusion LINEMOD数据集上ADD(-S)指标分别达到了91.3％和46.3％.与基于关键点的逐像素投票网络(PVNet)相比ADD(-S)指标分别提升了5.0个百分点和5.5个百分点,验证了所提网络在遮挡场景下有更好的鲁棒性.
文献关键词：
物体6D姿态估计;注意力模块;卷积注意力模块;遮挡物体;关键点
中图分类号：
作者姓名：
马康哲;皮家甜;熊周兵;吕佳
作者机构：
重庆师范大学计算机与信息科学学院,重庆 401331;重庆国家应用数学中心(重庆师范大学),重庆 401331;北京理工大学重庆创新中心,重庆 401120
文献出处：
引用格式：
[1]马康哲;皮家甜;熊周兵;吕佳-.融合注意力特征的遮挡物体6D姿态估计)[J].计算机应用,2022(12):3715-3722
A类：
LINEMOD,PVNet
B类：
遮挡物体,6D,姿态估计,机械臂视觉抓取,复杂背景,跳跃连接,Skip,Connection,空间信息,卷积注意力模块,CBAM,解码,深层特征,有效融合,特征图,空间域,域信息,损失函数,弱监督,注意力图,像素位置,上关,偏移量,累加,Occlusion,ADD,投票,百分点,遮挡场景
AB值：
0.361027
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