一种基于机器视觉的弱纹理物体位姿估计方法

本发明公开了一种基于机器视觉的弱纹理物体位姿估计方法，使用该位姿估计方法在训练模型时，通过引入距离偏差损失函数对训练进行指导，关注像素到关键点的距离对生成假设关键点的影响，解决了不同像素在具有相同的预测方向向量偏差时，生成远离关键点的假设关键点的问题，使最终生成的假设关键点更加准确；同时，本发明通过融合ResNet‑18网络和尺度感知语义提取器的输出，提高模型对目标的识别和分类能力，从而提升了模型的精度；此外，本发明通过融合不同尺度的特征图进行特征提取，从而捕获到更全面、更丰富的特征，提高位姿估计的准确性。