我们介绍Cendernet，这是一个基于中心和曲率表示的多视图图像的6D姿势估计的框架。为反光，无纹理对象寻找精确的姿势是工业机器人技术的关键挑战。我们的方法包括三个阶段：首先，一个完全卷积的神经网络可预测每种观点的中心和曲率热图；其次，中心热图用于检测对象实例并找到其3D中心。第三，使用3D中心和曲率热图估算6D对象姿势。通过使用渲染和能力方法共同优化视图的姿势，我们的方法自然处理遮挡和对象对称性。我们表明，Cendernet在两个与行业相关的数据集上优于以前的方法：DIMO和T-less。
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