wieerwill/Objektposenschaetzung
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

Liste der Folien

Browse Source
This commit is contained in:
Robert Jeutter 2022-01-02 21:06:44 +01:00
parent 8f2a168206
commit 4d59ce4e60
1 changed files with 7 additions and 2 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

9
README.md
View File

@ -1,10 +1,15 @@
# Objektposenschaetzung # Objektposenschätzung
Damit ein Roboter einen Gegenstand greifen kann, ist es meist notwendig die genaue Lage des Objektes zu kennen. Dies kann sowohl über klassische Verfahren als auch über Deep-Learning-Verfahren erreicht werden. Ziel dieses Hauptseminars ist es den Stand der Technik für die Objektposenschätzung aufzuarbeiten und vorzustellen. Der Fokus sollte dabei auf Verfahren liegen, bei denen zuvor kein Objektmodell benötig wird, sodass auch die Lage von unbekannten Objekten geschätzt werden kann. Damit ein Roboter einen Gegenstand greifen kann, ist es meist notwendig die genaue Lage des Objektes zu kennen. Dies kann sowohl über klassische Verfahren als auch über Deep-Learning-Verfahren erreicht werden. Ziel dieses Hauptseminars ist es den Stand der Technik für die Objektposenschätzung aufzuarbeiten und vorzustellen. Der Fokus sollte dabei auf Verfahren liegen, bei denen zuvor kein Objektmodell benötig wird, sodass auch die Lage von unbekannten Objekten geschätzt werden kann.
## Aufgabenstellung: ## Aufgabenstellung:
- Aufarbeitung des State-of-the-Art zum Themenfeld anhand der zur Verfügung gestellten Veröffentlichungen - Aufarbeitung des State-of-the-Art zum Themenfeld anhand der zur Verfügung gestellten Veröffentlichungen
- Vorstellung des/der Verfahren(s) im Rahmen einer Abschlusspräsentation - Vorstellung des/der Verfahren(s) im Rahmen einer Abschlusspräsentation
## Ergebnisse
- [PDF Übersicht](Proseminar.pdf) diente der Vorarbeit und Details
- [Präsentation](Proseminar.pptx)
- [SotA Objektposen Vergleich](SotA_Objektposen.pptx)
## Quellen und Literatur ## Quellen und Literatur
- [6-DOF Grasping for Target-driven Object Manipulation in Clutter](arxiv.org/abs/1912.03628) by Adithyavairavan Murali and Arsalan Mousavian and Clemens Eppner and Chris Paxton and Dieter Fox - [6-DOF Grasping for Target-driven Object Manipulation in Clutter](arxiv.org/abs/1912.03628) by Adithyavairavan Murali and Arsalan Mousavian and Clemens Eppner and Chris Paxton and Dieter Fox
- [6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints](arxiv.org/abs/1910.10750) by Chen Wang and Roberto Martín-Martín and Danfei Xu and Jun Lv and Cewu Lu and Li Fei-Fei and Silvio Savarese and Yuke Zhu - [6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints](arxiv.org/abs/1910.10750) by Chen Wang and Roberto Martín-Martín and Danfei Xu and Jun Lv and Cewu Lu and Li Fei-Fei and Silvio Savarese and Yuke Zhu
@ -15,4 +20,4 @@ Damit ein Roboter einen Gegenstand greifen kann, ist es meist notwendig die gena
- [Depth-based object tracking using a Robust Gaussian Filter](dx.doi.org/10.1109/ICRA.2016.7487184) by Jan Issac and Manuel Wuthrich and Cristina Cifuentes and Jeanette Bohg and Sebastian Trimpe and Stefan Schaal - [Depth-based object tracking using a Robust Gaussian Filter](dx.doi.org/10.1109/ICRA.2016.7487184) by Jan Issac and Manuel Wuthrich and Cristina Cifuentes and Jeanette Bohg and Sebastian Trimpe and Stefan Schaal
- [MaskFusion: Real-Time Recognition, Tracking and Reconstruction of Multiple Moving Objects](arxiv.org/abs/1804.09194) by Martin Rünz and Maud Buffier and Lourdes Agapito - [MaskFusion: Real-Time Recognition, Tracking and Reconstruction of Multiple Moving Objects](arxiv.org/abs/1804.09194) by Martin Rünz and Maud Buffier and Lourdes Agapito
- [Normalized Object Coordinate Space for Category-Level 6D Object Pose and Size Estimation](arxiv.org/abs/1901.02970) by He Wang and Srinath Sridhar and Jingwei Huang and Julien Valentin and Shuran Song and Leonidas J. Guibas - [Normalized Object Coordinate Space for Category-Level 6D Object Pose and Size Estimation](arxiv.org/abs/1901.02970) by He Wang and Srinath Sridhar and Jingwei Huang and Julien Valentin and Shuran Song and Leonidas J. Guibas
- [PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes](arxiv.org/abs/1711.00199) by Yu Xiang and Tanner Schmidt and Venkatraman Narayanan and Dieter Fox}, - [PoseCNN: A Convolutional Neural Network for 6D Object Pose Estimation in Cluttered Scenes](arxiv.org/abs/1711.00199) by Yu Xiang and Tanner Schmidt and Venkatraman Narayanan and Dieter Fox