基于 RGB 的类别级物体姿态估计与解耦的度量尺度恢复

本文提出了一种新颖的流程，通过解耦 6D 姿态和尺寸估计，减轻了单目观察带来的尺度不精确对刚性变换的影响，并借助预训练的单目估计器获取局部几何信息，以便搜寻二维 - 三维对应关系，并利用基于类别级统计的独立分支直接恢复物体的度量尺度，最后倡导使用 RANSAC-P$n$P 算法鲁棒求解 6D 物体姿态。在合成和真实数据集上进行了大量实验证明，相对于先前最先进的基于 RGB 的方法，我们的方法在旋转准确性方面表现出更高的性能。