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J-GLOBAL ID：202102270637708902   整理番号：21A1515738

カテゴリーレベル6Dオブジェクト姿勢推定のためのRANSAC最適化【JST・京大機械翻訳】

RANSAC Optimization for Category-level 6D Object Pose Estimation

著者 (3件)： Chen Ying (Key Laboratory of Universal Wireless Communications, Beijing University of Posts and Telecommunications, Ministry of Education,Beijing,China) ,  Kang Guixia (Key Laboratory of Universal Wireless Communications, Beijing University of Posts and Telecommunications, Wuxi BUPT Sensory Technology and Industry Institute CO. LTD, Ministry of Education,Beijing,China) ,  Wang Yiping (Key Laboratory of Universal Wireless Communications, Beijing University of Posts and Telecommunications, Ministry of Education,Beijing,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICMCCE  ページ： 50-56  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： カテゴリレベル6Dオブジェクト姿勢推定の性能は,RANSACアルゴリズムが3D-3D対応から異常値を除去するのに採用されたが,不十分である。本論文では,最小再投影誤差を持つインリーナ部分集合を次第に見つけるために,プリエンプティブRANSACアルゴリズムを最適化した。実験は,最適化アルゴリズムが,仮説が互いに対して測定でき,より正確な姿勢を推定するために修正できる,より正確な6D姿勢を得ることを実証した。REAL275データセットの10°と10cmの計量では,43.8%を達成し,NOCS法の64.0%を超える。Contex-Aware MixEd ReAlity(CAMERA25)データセットでは,NOCSの1.6%を超える63.2%を達成した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *最適化 ,  最適化手法 ,  異常値 ,  三次元
準シソーラス用語： *姿勢推定 ,  *RANSAC , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： カテゴリー ,  オブジェクト ,  姿勢推定 ,  RANSAC ,  最適化