rotation estimation of known rigid objects is important for robotic
applications such as dexterous manipulation. Most existing methods for rotation
estimation use intermediate representations such as templates, g
本文提出了一种新的低层纯旋转不变表示,以替代常见的 3D 笛卡尔坐标作为神经网络的输入,并介绍了一种网络结构来将这些表示嵌入为特征,编码点与邻居之间以及全局形状结构之间的局部关系,并通过区域关系卷积来编码局部和非局部信息以缓解因旋转不变表示引起的全局信息丢失。在多个点云分析任务上评估我们的方法,包括形状分类、部件分割和形状检索,实验结果表明与现有技术相比,我们的方法在任意方向上的输入上实现了一致且最佳的性能。
本文提出了一种新型的基于 3D 图卷积的流水线,用于从单目 RGB-D 图像中的分类级别 6D 姿态和尺寸估计。提出的方法利用了高效的 3D 数据增强和新型的基于向量的分解旋转表示。实验结果表明,该流水线在分类级别任务上具有最先进的性能。同时,实验证明,所提出的旋转表示比其他旋转表示更适合姿态估计任务。