本文主要是介绍应用隐类霍夫森林：Latent-Class Hough Forests for 3D Object Detection and Pose Estimation（笔记）——2014，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
应用隐类霍夫森林进行3D目标检测和姿态估计（笔记）——2014
Latent-Class Hough Forests for 3D Object Detection and Pose Estimation
摘要
- 文章提出隐类霍夫森林框架，在高杂波和遮挡环境中进行3D目标检测和姿态估计。
- 将LINEMOD法引入一个尺度不变的patch描述符中，并使用一个新的基于模板的分割函数将其集成到回归森林中。
- 在训练中，我们的方法仅对正样本进行训练，而不是显式地收集有代表性的负样本，并将叶节点上的类分布作为隐变量。
- 在推理过程中，我们迭代地更新这些分布，提供了对背景杂波和前景遮挡的准确估计，从而提高了检测率。
- 此外，作为副产品，隐类分布可以提供精确的遮挡感知分割掩码，即使在多实例场景中也是如此。
- 我们还收集了一个新的更具挑战性的数据集，用于包含大量2D和3D杂波以及前景遮挡的多实例检测。
引言
- 精确定位和姿态估计面临挑战：由相机的自由移动以及目标的部分遮挡，所引起严重的2D和3D杂波、大范围、姿
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