الهندسة المتناظرة التكرارية: دمج المنطقة والعمق لتحقيق تتبع ثلاثي الأبعاد فائق الكفاءة للأجسام الخالية من النسيج

تعقب الأجسام في الفضاء ثلاثي الأبعاد وتوقع وضعها بست درجات من الحرية (6DoF) هو مهمة أساسية في رؤية الحاسوب. غالبًا ما تعتمد الأساليب المتقدمة على نسيج الجسم (الملمس) لمعالجة هذه المشكلة. ومع ذلك، رغم تحقيقها لنتائج مثيرة للإعجاب، فإن العديد من الأجسام لا تحتوي على نسيج كافٍ، مما يخرق الافتراض الرئيسي الكامن وراء هذه الأساليب. لذلك، نقترح في هذا البحث ICG، وهو تتبع احتمالي جديد يدمج المعلومات الإقليمية والمعلومات العمقية ويحتاج فقط إلى هندسة الجسم. يستخدم أسلوبنا خطوط التوافق ونقاطه لتحسين وضع الجسم بشكل تكراري. كما نقوم بتنفيذ معالجة الاحتشاد (occlusion) القوية لتحسين الأداء في البيئات الواقعية. تظهر التجارب التي أجريت على مجموعات البيانات YCB-Video وOPT وChoi أن طريقتنا، حتى بالنسبة للأجسام ذات النسيج، تتفوق على الحالة الحالية للتقنية من حيث الدقة والمتانة. وفي الوقت نفسه، يظهر ICG تقاربًا سريعًا وكفاءةً متميزة، حيث يحتاج فقط إلى 1.3 ملي ثانية لكل إطار على نواة معالج واحدة. أخيرًا، نحلل تأثير المكونات الفردية ونناقش أدائنا مقارنة بالأساليب المستندة إلى التعلم العميق. شفرة المصدر الخاصة بتتبعنا متاحة للعموم.注释：在阿拉伯语中，“occlusion”通常翻译为“احتشاد”，但在某些上下文中也可能翻译为“اخفاء”或“غطاء”。根据具体语境，这里选择了“احتشاد”。如果需要进一步精确，请告知具体的领域或偏好。