一种基于残差网络的联合目标分类和三维姿态估计方法

摘要

本发明中提出的一种基于残差网络的联合目标分类和三维姿态估计方法，其主要内容包括：联合目标分类和三维姿态估计、损失函数、训练，其过程为，首先，将ResNet‑50第四阶段作为特征网络，将ResNet‑50第五阶段作为分类网络，以及使用三层姿态网络作为姿态网络，并且利用基于架构的残差网络来联合目标分类和三维姿态估计，然后，对三维姿态提出新的数学表达式和新的损失函数，即用姿态损失函数和分类损失函数之和表征实况姿态、实况分类标签与所提出的网络输出之间的损失函数，最后对Pascal3D+数据库进行最新的训练。本发明利用基于架构的残差网络，以及构造新的损失函数，达到了联合目标分类和三维姿态估计的目的，实现了减少算法损耗时间的效果。