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MaskedFusion:蒙面融合
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2021-05-03
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蒙面融合 该存储库是论文“ MaskedFusion:基于蒙版的6D对象姿势估计”的实现代码,可在。 概述 MaskedFusion是一个使用RGB-D数据估计对象6D姿势的框架,其架构利用管线中的多个子任务来获得准确的6D姿势。 6D姿态估计是一个复杂的挑战,因为复杂的世界对象以及从现实世界捕获数据时可能存在的许多问题,例如,数据中的遮挡,截断和噪声。 实现准确的6D姿势将改善其他开放问题的结果,例如机器人抓握或在增强现实中定位对象。 MaskedFusion通过使用对象遮罩消除不相关的数据来改进最新技术。 通过在估计对象的6D姿势的神经网络中包含遮罩,我们还具有代表对象形状的特征。 MaskedFusion是一个模块化管道,其中每个子任务可以具有实现目标的不同方法。 使用LineMOD数据集上的ADD度量,MaskedFusion平均达到97.3%,使用YCB视频数据集上的ADD-S
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MaskedFusion-master.zip (77个子文件)
MaskedFusion-master
experiments
scripts
train_linemod.sh 402B
eval_ycb.sh 591B
eval_linemod.sh 470B
train_ycb.sh 393B
images
resultsLineMOD.png 386KB
pipeline.png 415KB
resultsYCB.png 624KB
lib
utils.py 461B
pspnet.py 2KB
loss.py 4KB
transformations.py 65KB
knn
knn_pytorch.egg-info
dependency_links.txt 1B
PKG-INFO 273B
SOURCES.txt 388B
top_level.txt 12B
src
cpu
knn_cpu.cpp 2KB
vision.h 196B
cuda
vision.h 226B
knn.cu 9KB
vision.cpp 108B
knn.h 2KB
__init__.py 1KB
build
lib.linux-x86_64-3.6
knn_pytorch
knn_pytorch.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so 4.79MB
temp.linux-x86_64-3.6
home
k7
WorkingNewDenseFusion
DenseFusion-Pytorch-1.0
lib
knn
src
vision.o 6.76MB
cpu
knn_cpu.o 2.12MB
cuda
knn.o 22KB
setup.py 2KB
__pycache__
__init__.cpython-36.pyc 2KB
dist
knn_pytorch-0.1-py3.6-linux-x86_64.egg 1.42MB
knn_pytorch
old.so 4.75MB
knn_pytorch.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so 4.79MB
loss_refiner.py 4KB
network.py 8KB
__pycache__
loss_refiner.cpython-36.pyc 3KB
transformations.cpython-36.pyc 58KB
pspnet.cpython-36.pyc 3KB
network.cpython-36.pyc 7KB
extractors.cpython-36.pyc 5KB
utils.cpython-36.pyc 582B
loss.cpython-36.pyc 3KB
extractors.py 4KB
requirements.txt 201B
trained_models
ycb
.gitignore 5B
linemod
.gitignore 5B
datasets
ycb
dataset_config
train_data_list.txt 1.48MB
classes.txt 338B
test_data_list.txt 49KB
dataset.py 11KB
__pycache__
dataset.cpython-36.pyc 8KB
linemod
dataset_config
models_info.yml 2KB
dataset.py 9KB
__pycache__
dataset.cpython-36.pyc 8KB
replace_ycb_toolbox
plot_accuracy_keyframe.m 5KB
evaluate_poses_keyframe.m 8KB
tools
eval_ycb.py 11KB
train.py 12KB
__pycache__
_init_paths.cpython-36.pyc 214B
eval_linemod.py 7KB
_init_paths.py 52B
SemanticSegmentation
logs
.gitignore 5B
segnet.py 6KB
train.py 5KB
test.py 5KB
progexec.sh 462B
.vscode
settings.json 49B
lib
utils.py 461B
__pycache__
utils.cpython-36.pyc 574B
data_controller.py 4KB
loss.py 721B
trained_models
.gitignore 5B
__pycache__
data_controller.cpython-36.pyc 3KB
callSS.cpython-36.pyc 2KB
segnet.cpython-36.pyc 4KB
loss.cpython-36.pyc 1KB
callSS.py 2KB
README.md 4KB
download_datasets.sh 1KB
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