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摘要
在物体杂乱放置非遮挡和遮挡构成的复杂场景下，针对位姿实时、准确和稳定地估计的问题，提出了混合坐标注意力与改进空间金字塔池化融合的目标位姿估计算法。搭建了由坐标特征、通道特征和空间特征组成的混合坐标注意力残差模块，有效提高了关键点估计的准确率。改进了空间金字塔池化网络，并通过颈部位置的多尺度特征细化方法，获得边缘姿态及空间位置的高精确估计。将所制作的遮挡数据集，进一步验证所提出算法性能和泛化能力。在公开LineMod及Partial Occlusion遮挡数据集上，所提算法与基于组特征注意力(SA)算法相比ADD指标分别提高2.26%和2.57%,5cm5°指标分别提高5.16%和4.1%,达到了30 fps实时处理速度，为遮挡等复杂场景下的物体位姿估计提供一个有效的方法。
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单位桂林电子科技大学; 自动化学院
