FusionNet: un modelo híbrido de extremo a extremo para la estimación de la pose de objetos en 6D
Autores: Ye, Yuning; Park, Hanhoon
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
FusionNet: un modelo híbrido de extremo a extremo para la estimación de la pose de objetos en 6D
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Modelo híbrido propuesto
Perspective-n-Point
FusionNet
Redes neuronales convolucionales
Transformers
Estimación de la pose de objeto en 6D
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 42
Citaciones: Sin citaciones
En este estudio, proponemos un modelo híbrido para la estimación de la pose de objetos en 6D basado en Perspective-n-Point (PnP) llamado FusionNet que aprovecha las redes neuronales convolucionales (CNN) y los Transformers.
Descripción
En este estudio, proponemos un modelo híbrido para la estimación de la pose de objetos en 6D basado en Perspective-n-Point (PnP) llamado FusionNet que aprovecha las redes neuronales convolucionales (CNN) y los Transformers.