[发明专利]一种用于深度学习姿态估计的数据集制作方法有效
| 申请号： | 201911097958.6 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN110853103B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 高萌;罗宇;徐坤林;周星;陈思敏;黄键;周伟娜 | 申请（专利权）人： | 佛山智能装备技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/80 | 分类号： | G06T7/80;G06T7/70 |
| 代理公司： | 佛山卓就专利代理事务所(普通合伙) 44490 | 代理人： | 赵勇 |
| 地址： | 528200 广东省佛山市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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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％。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 深度 学习 姿态 估计 数据 制作方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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