지정된 표면 키포인트를 통해 6D 자세 추정

본 논문에서는 RGB 이미지에서 6D 자세 추정을 위한 정확하면서도 효과적인 솔루션을 제시합니다. 본 접근 방식의 핵심은 대상 물체 모델의 표면 점들을 키포인트로 지정한 후, 이 키포인트를 위치 결정하는 키포인트 검출기(KPD)를 훈련시키는 것입니다. 이후 PnP 알고리즘을 사용하여 키포인트의 2D-3D 관계에 따라 6D 자세를 복원할 수 있습니다. 최근의 최신 CNN 기반 접근 방식들이 시간이 소요되는 후처리 과정에 의존하는 것과 달리, 우리의 방법은 자세 예측 후 어떤 정교화 과정 없이도 경쟁력 있는 정확도를 달성할 수 있습니다. 또한, 정교화 과정을 사용하지 않는 방법들 중 ADD 정확도 측면에서 상대적으로 30% 개선된 성능을 얻었습니다. 더불어, 가장 신뢰성이 높은 키포인트들을 선택하여 6D 자세를 복원함으로써 중복된 가림 현상을 성공적으로 처리하였습니다. 재현성을 위해, 우리는 곧 코드와 모델을 공개할 계획입니다.