Please use this identifier to cite or link to this item: http://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/17932
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorΜαρούγκας, Ισίδωρος-
dc.date.accessioned2021-04-27T10:59:28Z-
dc.date.available2021-04-27T10:59:28Z-
dc.date.issued2021-01-12-
dc.identifier.urihttp://artemis.cslab.ece.ntua.gr:8080/jspui/handle/123456789/17932-
dc.description.abstractΣτην παρούσα Διπλωματική Εργασία, παρουσιάζουμε μια καινοτόμα πολυ-επικεντρωμένη συνελικτική αρχιτεκτονική για να αντιμετωπίσουμε το πρόβλημα της παρακολούθησης της 6-διάστατης πόζας μοναδικών, γνωστών αντικειμένων, βασισμένοι σε εικόνες RGB-D, σε πραγματικό χρόνο. Τέτοια προβλήματα δημιουργούν πολλαπλές προκλήσεις ως προς την αντιμετώπισή τους, οι οποίες έξαρτούν τη φύση τους τόσο από μορφή του αντικειμένου, όσο και στις αλληλεπιδράσεις του με το περιβάλλον του, προκλήσεις που προηγούμενες προσεγγίσεις έχουν, προς ώρας, αποτύχει να αντιμετωπίσουν πλήρως. Το προτεινόμενο πλαίσιο ενθυλακώνει μεθόδους για χαώδες παρασκήνιο και διαχείριση επικαλύψεων ενσωματώνοντας πολλαπλές παράλληλες μαλακές χωρικές μονάδες επικέντρωσης της οπτικής προσοχής σε μια αρχιτεκτονική πολυστοχοθετικού Συνελικτικού Νευρωνικού Δικτύου (ΣΝΔ). Επιπλέον, λαμβάνουμε υπόψην τις ειδικές γεωμετρικές ιδιότητες τόσο του 3-διάστατου μοντέλου του αντικειμένου, όσο και του χώρου των ποζών, και χρησιμοποιούμε μια πιο εκλεπτυσμένη προσέγγιση για την επάυξηση δεδομένων εκπαίδευσης. Τα πειραματικά αποτελέσματα που παρέχονται επιβεβαιώνουν την αποτελεσματικότητα της προτεινόμενης πολυ-επικεντρωμένης αρχιτεκτονικής, καθώς αυτή βελτιώνει την, μέχρι τώρα, πλέον σύγχρονη απόδοση παρακολούθησης κατά μια μέση διαβάθμιση του 34.03% για μετατόπιση και 40.01% για περιστροφή, όταν η μέθοδος μας δοκιμάζεται στο σύνολο δεδομένων που παρουσιάζεται στη δουλεία των Garon et al. [83], το πιο πλήρως σχεδιασμένο σύνολο δεδομένων, μέχρι τώρα, που αφορά την παρακολούθηση αντικειμένων με τη χρήση RGB-D εικόνων. Ο αλγόριθμός μας εκπαιδεύεται μόνο σε συνθήκες προσομοίωσης και μεταφέρεται για να ελεγχθεί η αποδοτικότητα του σε σενάρια του πραγματικού κόσμου με ‘μηδενική’ εξειδίκευση σε αυτά. Εν συνεχεία, εξετάζουμε πολλαπλές εναλλακτικές επεκτάσεις μοντελοποιώντας με συγκεκριμένο τρόπο τόσο τις μεγάλου όσο και τις μικρού μήκους χρονικές δυναμικές στον αρχιτεκτονικό μας σχεδιασμό. Τέλος, εκθέτουμε δυνατές μελλοντικές κατευθύνσεις έρευνας και και πρακτικές εφαρμογές του προβλήματος. Η εργασία αυτή δημοσιεύτηκε [82] στα Σεμινάρια του Ευρωπαικού Συνεδρίου ΄Ορασης Υπολογιστών 2020.en_US
dc.languageenen_US
dc.subjectΠαρακολούθηση Πόζας Αντικειμένων, RGB-D, Πραγματικός Χρόνος, Συνθετικά Δεδομένα, Πολλαπλή Οπτική Προσοχή, Γεωδετική Απόσταση, Αναπαράσταση Περιστροφών, Συμμετρίες, Πολυστοχοθεσία, Συνελικτικά Νευρωνικά Δίκτυα, Χρονικές Δυναμικέςen_US
dc.titleA study of a Hierarchical Multi-Attentive Framework for Real-Time Single Object 6-D Pose Trackingen_US
dc.description.pages402en_US
dc.contributor.supervisorΜαραγκός Πέτροςen_US
dc.departmentΤομέας Σημάτων, Ελέγχου και Ρομποτικήςen_US
Appears in Collections:Διπλωματικές Εργασίες - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Thesis Marougkas.pdf62.56 MBAdobe PDFView/Open


Items in Artemis are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.