PnP-transformer: Neural Pose Solver для 6D оценки объекта

arXiv: 2610.26096v1 Annualce Type: новый резюме: Мы представляем PnP-Transformer, нейронный позы режиссёр, разработанный в качестве итеративной, не отличающейся от классических алгоритмов PNP-RANSAC. PnP-Transformer восстанавливает 6D объект, позируемый обработкой прогнозируемого полунасыщенного поля переписки 2D-3D наряду с достоверными оценками и картированием геометрических входных данных в непрерывное латентное пространство. Для оценки практической полезности мы интегрируем PnP-Transformer в трубопровод для оценки 6D с нулевой высотой, где модуль корреспонденции и разгадывающий позы обучаются отдельно. PnP-Transformer достигает 41,2% среднего балла AR с низкой запозданием (0,46 s/obj) на семи основных контрольных наборах данных ПБ, превысив все предыдущие исходные значения (такие как RayPose с 39,1% AR), но один (совместный с 58,4% АР). Когда режиссёр позитива заменяется EPnP-RANSAC (аналогично совместному оперированию) при сохранении модуля корреляции без изменений, альтернативная RANSCAC превосходит PNP-transformer на шести из семи наборов данных и достигает 52,2%.