Benutzer: Gast  Login
Wenn Sie Schwierigkeiten haben, das Dokument zu öffnen, versuchen Sie auch bitte diesen Link
Originaltitel:
6 DoF Pose Estimation of Known and Novel Objects With Dense Correspondences
Übersetzter Titel:
6-DoF-Pose-Schätzung von bekannten und neuartigen Objekten mit dichten Punktkorrespondenzen
Autor:
Shugurov, Ivan
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Betreuer:
Ilic, Slobodan (Priv.-Doz. Dr.)
Gutachter:
Ilic, Slobodan (Priv.-Doz. Dr.); Lepetit, Vincent (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
Pose Estimation
Übersetzte Stichworte:
Object Pose Schätzung
TU-Systematik:
DAT 760; MED 230
Kurzfassung:
The thesis deals with the task of 6 DoF pose estimation using deep learning. The first part of the thesis introduces pose estimation with dense correspondences. The second part is dedicated to the use of dense correspondences for multi-view pose refinement. In the third part, an in-depth study of pose estimation is conducted. The fourth part introduces a novel method for pose estimation of novel objects.
Übersetzte Kurzfassung:
Die Diplomarbeit beschäftigt sich mit der Aufgabe der 6 DoF Posenschätzung mittels Deep Learning. Der erste Teil der Arbeit führt in die Posenschätzung mit dichten Punktkorrespondenzen ein. Der zweite Teil widmet sich der Verwendung dichter Punktkorrespondenzen zur Verfeinerung von Multi-View-Pose. Im dritten Teil wird eine eingehende Untersuchung der Posenschätzung durchgeführt. Der vierte Teil stellt eine neuartige Methode zur Posenschätzung neuartiger Objekte vor.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1688159
Eingereicht am:
28.09.2022
Mündliche Prüfung:
05.04.2023
Dateigröße:
31879602 bytes
Seiten:
164
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20230405-1688159-1-1
Letzte Änderung:
24.05.2023
 BibTeX