一种用于深度学习姿态估计的数据集制作方法

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摘要

本发明涉及数据集制作方法，尤其涉及一种用于深度学习姿态估计的数据集制作方法。解决了传统LineMod格式数据集制作需要制作三维模型从而得到目标的三维信息、制作不规则物体的三维模型非常复杂且精度不高的问题。利用二维码识别的信息和目标物体最小外接矩形的尺寸得到目标物体的三维坐标信息，规避了三维模型的制作，并且规划了一套标准的数据集制作流程，对于深度学习在姿态估计方面的应用具有重要的使用意义。本发明利用深度学习模型yolo6d对数据集进行训练并测试，最终准确率都高于95％。

基本信息

专利标题：

一种用于深度学习姿态估计的数据集制作方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110853103A

申请号：

CN201911097958.6

公开（公告）日：

2020-02-28

申请日：

2019-11-12

授权号：

CN110853103B

授权日：

2022-06-10

发明人：

高萌罗宇徐坤林周星陈思敏黄键周伟娜

申请人：

佛山智能装备技术研究院

申请人地址：

广东省佛山市南海区狮山镇松岗松夏工业园桃园东路19号

代理机构：

佛山卓就专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

赵勇

优先权：

CN201911097958.6

主分类号：

G06T7/80

IPC分类号：

G06T7/80 G06T7/70