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RFTrans: 借助透明物体的折射流推断进行表面法线估计与操作
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种使用廉价的RGB-D相机对透明物体进行重建的方法，通过单目物体分割和深度补全网络预测透明物体的深度，并使用基于极线引导的光流将多个单视图形状先验信息融合到一个跨视图一致的3D重建中。实验结果表明，该方法在3D重建质量上优于基准方法。
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关键要点
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使用廉价的RGB-D相机对透明物体进行重建是机器人感知中的挑战。
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提出了一种两阶段流程来重建透明物体。
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第一阶段利用单目物体分割和深度补全网络预测透明物体的深度。
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第二阶段使用基于极线引导的光流融合多个单视图形状先验信息。
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Epipolar-guided Optical Flow引入边界敏感采样和极线约束以建立2D对应关系。
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实验结果表明该方法在3D重建质量上优于基准方法。
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