基于RGB-D的6D目标检测算法

本文参考了ITAIC的文章 A Review of 6D Object Pose Estimation

概览

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这里介绍几篇经典的基于RGB-D的6D目标检测算法。

RGB-D，就是RGB + Depth，也就是彩色图像 + 深度信息。

直觉上来说，比单纯的RGB有了更多的信息，精度也会变得更加高了。

这里给出RGB部分方法的性能进行对比，RGB-D的指标是采用的ADD(-S), 所以我们就只看第3，4，5列的指标

算法REDE在Linemod、Occlusion Linemod、YCB-Video数据集上基本已经超越了所有的RGB算法。

接下来，我们主要介绍三个RGB-D算法G2LNet、PVN3D以及REDE。

G2L-Net

G2L-Net: Global to Local Network for Real-time 6D Pose Estimation with Embedding Vector Features

如上图所示，分成三个步骤：

1. 全局的定位（Global Localization）
2. 平移的定位（Translation Localization）
3. 旋转的定位（Rotation Localization）

全局的定位

具体而言，首先将RGB图像送到CNN中，得到三个东西：边界框，类别概率图（class probability map），类别向量

文章使用的是一个YOLOv3作为2D的目标检测器

利用2D的边界框架上深度信息，就可以构造出一个个棱台（frustum proposal），只考虑棱台中包含的空间点，便减少了所需要计算的数据规模。

这里文章引入了一种3D球的约束，将点云变得更加紧致

最终输出一系列的点云，对应2D目标检测的结果

平移的定位

利用3D的点云信息，做语义分割，得到分割后的点云，即每一个空间点有自己的类别

旋转的定位

这里将类别向量引入，以点云信息作为输入，直接输出对应的旋转

PVN3D

PVN3D: A Deep Point-Wise 3D Keypoints V oting Network for 6DoF Pose Estimation

个人认为其主要的贡献在于结合了语义分割的技术

如上图所示，整个PVN3D可以被分成多个部分：

• 特征抽取
• 3D关键点检测
• 语义分割
• 6DoF姿态估计

特征抽取

这里使用一个卷积网络CNN和一个PointNet++分别提取RGB特征以及深度特征，然后进行特征融合。

3D关键点检测、语义分割

使用MLP来分别估计关键点的平移、中心点以及每一个点的语义类别标签

可以看到，其输出的维度分别对应3、22、3，即3个平移的偏移值，22个类别，以及3个中心点偏移值。

然后使用语义标签和中心点，使用投票Vote和聚类Cluster，得到一个实例级别的语义分割

然后将这个结果结合关键点检测，就能给这些关键点分配对应的实体

6DoF姿态估计

使用最小二乘（Least-Square Fitting）实现姿态估计，输出旋转矩阵R以及平移t

REDE

REDE: End-to-End Object 6D Pose Robust Estimation Using Differentiable Outliers Elimination

我们先来看看该方法和其他方法的区别

如上图所示，©是基于关键点回归的方法，(d)是REDE方法

可以看到，用CNN去做关键点的检测这一步，大家都是一样的，只不过在后面对姿态进行估计时，REDE是可差分的，能够直接反向传播到前面所有的可学习的参数上。

回想一下上面的PVN3D，在计算关键点之后，便使用最小二乘去估计姿态，估计的偏差并不会影响前面的参数，所以仍然属于©。

下面给出其方法的概览

从左到右：

• 首先使用点级别的编码
  • 类似PVN3D，这里也是分别进行编码，用PSPNet抽取RGB特征，用PointNet抽取深度图信息
  • 最后将RGB特征和深度特征融合在一起，具体实现可以参考其仓库中的 lib/network.py
• 然后使用快速点采样 (Fast Point Sample，FPS) 得到K个关键点，用网络估计这些关键点的偏移，计算L1误差
• 这里引入一个异常偏移消除 (Outlier Offsets Elimination) 技术，对于每一个点的偏移估计，多计算一个置信度c，在计算关键点位置的时候，乘以这个置信度
• 使用一个Minimal Solvers Bank，对每三个关键点求姿态估计，这样就可以生成 $C_K^3$ 个姿态，提高整体的鲁棒性
• 最后，对 $C_K^3$ 个姿态，加权平均，通过2范数和F范数计算偏移和旋转的误差，实现可微分的误差计算