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BIN
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BIN
Proseminar.pdf
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@ -240,7 +240,7 @@
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Was die Erkennung betrifft, so kann MaskFusion nur Objekte aus Klassen erkennen, auf die die MaskRCNN trainiert wurde (derzeit die 80 Klassen des \Gls{mscoco}-Datensatzes) und berücksichtigt keine Fehlklassifizierung von Objektbeschriftungen.
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Was die Erkennung betrifft, so kann MaskFusion nur Objekte aus Klassen erkennen, auf die die MaskRCNN trainiert wurde (derzeit die 80 Klassen des \Gls{mscoco}-Datensatzes) und berücksichtigt keine Fehlklassifizierung von Objektbeschriftungen.
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\begin{description*}
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\begin{description*}
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\item[Modell] mit Modell
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\item[Modell] ohne und mit Modell
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\item[Video-Input] RGB-D
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\item[Video-Input] RGB-D
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\item[Datensatz] \Gls{mscoco}
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\item[Datensatz] \Gls{mscoco}
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\item[Genauigkeit] \Gls{NOCS}
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\item[Genauigkeit] \Gls{NOCS}
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@ -309,7 +309,7 @@
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Die Methode erreicht Ende-zu-Ende 6D Posenschätzung und ist sehr robust gegenüber Verdeckungen zwischen Objekten.
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Die Methode erreicht Ende-zu-Ende 6D Posenschätzung und ist sehr robust gegenüber Verdeckungen zwischen Objekten.
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\begin{description*}
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\begin{description*}
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\item[Modell] ohne
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\item[Modell] 3D Modell
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\item[Video-Input] RGB, RGB-D
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\item[Video-Input] RGB, RGB-D
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\item[Datensatz] \Gls{ycb}, \Gls{Linemod}, \Gls{Occlusion}
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\item[Datensatz] \Gls{ycb}, \Gls{Linemod}, \Gls{Occlusion}
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\item[Genauigkeit] Ergebnisse aus \Gls{AUC} Messung bei RGB
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\item[Genauigkeit] Ergebnisse aus \Gls{AUC} Messung bei RGB
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@ -340,7 +340,7 @@
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\begin{description*}
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\begin{description*}
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\item[Modell] CAD-Modell
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\item[Modell] CAD-Modell
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\item[Video-Input] RGB-D
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\item[Video-Input] RGB-D, Pointcloud
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\item[Datensatz] \Gls{bot}
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\item[Datensatz] \Gls{bot}
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\item[Genauigkeit]
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\item[Genauigkeit]
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\begin{itemize*}
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\begin{itemize*}
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@ -368,7 +368,7 @@
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\begin{description*}
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\begin{description*}
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\item[Modell] ohne
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\item[Modell] ohne
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\item[Video-Input] RGB-D
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\item[Video-Input] RGB-D, Pointcloud
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\item[Datensatz] \Gls{stanford}
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\item[Datensatz] \Gls{stanford}
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\item[Genauigkeit]
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\item[Genauigkeit]
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\begin{itemize*}
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\begin{itemize*}
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@ -493,16 +493,13 @@
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\centering
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\centering
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\begin{tabular}{p{1.5cm}|l|l|l}
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\begin{tabular}{p{1.5cm}|l|l|l}
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benötigen & Farbbild & Tiefenbild & 3D Pointcloud \\\hline
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benötigen & Farbbild & Tiefenbild & 3D Pointcloud \\\hline
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\multirow{3}{1.5cm}{3D Modell} & Contour Matching & \colorbox{Cyan}{se-TrackNet}\cite{se-TrackNet} & Robust Gaussian Filter\cite{GaussianFilter} \\
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\multirow{3}{1.5cm}{3D Modell} & \colorbox{Cyan}{PoseCNN}\cite{PoseCNN} & \colorbox{Cyan}{se-TrackNet}\cite{se-TrackNet} & Robust Gaussian Filter\cite{GaussianFilter} \\
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& \colorbox{Thistle}{DeepIM}\cite{Deepim} & dbotPF\cite{dbotPF} & \\
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& \colorbox{Thistle}{DeepIM}\cite{Deepim} & dbotPF\cite{dbotPF} & Iterative Closest Point\cite{ICP} \\
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& & & \\\hline
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& & PoseCNN\cite{PoseCNN}+ICP\cite{ICP} & \\\hline
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\multirow{3}{1.5cm}{Kategorie Modell} & Feature Matching & \colorbox{Cyan}{NOCS}\cite{NormalizedObjectCoordiante} & \\
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\multirow{3}{1.5cm}{Kategorie Modell} & KeypointNet\cite{KeypointNet} & \colorbox{Cyan}{NOCS}\cite{NormalizedObjectCoordiante} & \\
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& KeypointNet\cite{KeypointNet} & 6-PACK\cite{6pack} & \\
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& & 6-PACK\cite{6pack} & \\\hline
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& & & \\\hline
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\multirow{3}{1.5cm}{ohne Modell} & Analyse-durch-Synthese \cite{CategoryLevelObject} & MaskFusion\cite{MaskFusion} & \colorbox{Thistle}{TEASER++}\cite{Teaser++} \\
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\multirow{3}{1.5cm}{ohne Modell} & Iterative Closest Point & MaskFusion\cite{MaskFusion} & ICP\cite{ICP} \\
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& & \colorbox{Thistle}{BundleTrack}\cite{BundleTrack} & \\
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& Analyse-durch-Synthese \cite{CategoryLevelObject} & Analyse-durch-Synthese \cite{CategoryLevelObject} & TEASER++\cite{Teaser++} \\
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& & \colorbox{YellowOrange}{BundleTrack}\cite{BundleTrack} & \\
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& PoseCNN\cite{PoseCNN} & PoseCNN\cite{PoseCNN}+ICP\cite{ICP} & \\
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\end{tabular}
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\end{tabular}
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\caption{Übersicht unterschiedlicher Verfahren unterscheidbar nach \colorbox{White}{\Gls{knn}}, \colorbox{Thistle}{\Gls{dnn}},\colorbox{YellowOrange}{\Gls{rnn}}, \colorbox{Cyan}{\Gls{cnn}} und \colorbox{OliveGreen}{\Gls{gnn}} }
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\caption{Übersicht unterschiedlicher Verfahren unterscheidbar nach \colorbox{White}{\Gls{knn}}, \colorbox{Thistle}{\Gls{dnn}},\colorbox{YellowOrange}{\Gls{rnn}}, \colorbox{Cyan}{\Gls{cnn}} und \colorbox{OliveGreen}{\Gls{gnn}} }
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\label{ubersicht}
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\label{ubersicht}
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