6D APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING OF 6D POSE

The present invention relates to a 6D pose estimation apparatus capable of efficiently estimating the pose of an object. According to the present invention, an apparatus for estimating an object pose by using unsupervised learning comprises: a feature extraction unit including an external feature extraction unit inputting RGB data of an image into a first deep learning model to extract external features and a geometric feature extraction unit inputting depth data of the image to a second deep learning model to extract geometric features; a combination unit combining extracted external features and geometric features to generate a feature map for the image; and an object pose estimation unit estimating a 6D pose of an object corresponding to the image on the basis of the generated feature map. The second deep learning model performs transfer learning on the basis of weights of a network learned by a user-defined problem (Pretext task). 6D 포즈 추정 장치는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 이용하여 객체 포즈를 추정하는 장치에 있어서, 이미지에 대한 RGB 데이터를 제 1 딥러닝 모델에 입력하여 외형 특징을 추출하는 외형 특징 추출부와, 상기 이미지에 대한 깊이(depth) 데이터를 제 2 딥러닝 모델에 입력하여 기하학 특징을 추출하는 기하학 특징 추출부를 포함하는 특징 추출부; 상기 추출된 외형 특징 및 기하학 특징을 결합하여 상기 이미지에 대한 특징맵(feature map)을 생성하는 결합부; 및, 상기 생성된 특징맵에 기초하여 상기 이미지에 대응하는 객체에 대한 6D 포즈를 추정하는 객체 포즈 추정부를 포함하고, 상기 제 2 딥러닝 모델은 사용자 정의 문제(Pretext task)에 의해 학습된 네트워크의 가중치에 기초하여 전이 학습한다.