摘要
本发明的一种基于轻量化Yolov8的6‑Dof姿态估计方法,为使6‑Dof姿态估计任务更加准确快速,首先提出了基于Yolov8的6‑Dof姿态估计方法Yolov8‑6D达到了较好的准确率。在Yolov8‑6D的基础上提出了轻量化模型Yolov8‑lite‑6D‑v1,在保留原始网络大部分性能的同时,大幅减少了计算参数,实现了更快的姿态估计。为了最大程度地保持轻量化地特性并提高轻量化网络的准确率,采用基于内容引导的注意力机制进行特征融合设计了模型Yolov8‑lite‑6D‑v2。本发明具有较好的现实意义,轻量化的特性使得模型易于部署到各种平台,包括云服务、边缘设备和移动设备等。
技术关键词
姿态估计方法
关键点
物体
采样点
网络
坐标系
注意力机制
卷积模块
计算方法
算法原理
指标
相机外参
点云
投影方法
像素
融合特征
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云主机
虚拟扩展局域网
应用程序编程接口
接口组件
网卡
智能传感器网络
绘制方法
时间序列特征
监测站
地图
栅格
地形数据生成方法
语义
数据采集设备
动态障碍物
辅助教学装置
轨道架
网络通信模块
主控芯片
通信单元